1. 比较一般的自定义metrics函数：

需要注意的是，不能像sklearn那样直接定义，因为这里的y_true和y_pred是张量，不是numpy数组。示例如下：

from keras import backend  def rmse(y_true, y_pred):      return backend.sqrt(backend.mean(backend.square(y_pred - y_true), axis=-1))

用的时候直接：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[rmse])

2. 比较复杂的如AUC函数：

AUC的计算需要整体数据，如果直接在batch里算，误差就比较大，不能合理反映整体情况。这里采用回调函数写法，每个epoch计算一次：

from sklearn.metrics import roc_auc_score    class roc_callback(keras.callbacks.Callback):      def __init__(self,training_data, validation_data):          self.x = training_data[0]          self.y = training_data[1]          self.x_val = validation_data[0]          self.y_val = validation_data[1]                      def on_train_begin(self, logs={}):          return         def on_train_end(self, logs={}):          return         def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}):          return         def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):                  y_pred = self.model.predict(self.x)          roc = roc_auc_score(self.y, y_pred)                          y_pred_val = self.model.predict(self.x_val)          roc_val = roc_auc_score(self.y_val, y_pred_val)                          print('\rroc-auc: %s - roc-auc_val: %s' % (str(round(roc,4)),str(round(roc_val,4))),end=100*' '+'\n')          return         def on_batch_begin(self, batch, logs={}):          return         def on_batch_end(self, batch, logs={}):          return

调用回调函数示例：

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=4,             callbacks = [roc_callback(training_data=[X_train, y_train], validation_data=[X_test, y_test])] )

Keras本身提供了很多常用的loss函数（即目标函数），但这些损失函数都是比较基本的、通用的。有时候我们需要根据自己所做的任务来自定义损失函数，虽然Keras是一个很高级的封装，自定义loss还是比较简单的。这里记录一下自定义loss的方法，一为助记、二为助人。

3. 自定义loss函数：

自定义loss函数之前，我们可以看看Keras官方是如何定义loss的，进入keras/keras/losses.py文件，我们可以看到很多Keras自带loss的实现代码。比如最简单的均方误差损失函数：

def mean_squared_error(y_true, y_pred):      return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)

其中y_pred为网络给出的预测值，y_true即是标签，两者均为tensor。在loss中直接操作这两个变量即可实现自己想要的loss。例如，我们将其改为四次方的平均值来作为新的loss：

def mean_squared_error2(y_true, y_pred):      return K.mean(K.square(K.square(y_pred-y_true)),axis=-1)

在model编译阶段将loss指定为我们自定义的函数：

model.compile(optimizer='rmsprop',loss=mean_squared_error2)