Почему мы должны упомянуть функцию потерь в функции Keras load_model?

Question

Я создал модель Keras с помощью пользовательской функции потерь и сохранил ее.Когда я перезагружал обученную модель, используя функцию Keras load_model(), чтобы сделать прогноз, мне пришлось передать пользовательскую функцию потерь в аргумент custom_objects:

new_model=load_model('yolo_1.model',custom_objects={'custom_loss':custom_loss}) 

Мой вопрос заключается в том, почему мы должны упомянутьпользовательская функция потери в load_model()?Я думаю, что функция потерь не нужна в процессе прогнозирования.

Answer 1

Это потому, что аргумент include_optimizer метода save по умолчанию установлен на True.Следовательно, оптимизатор, а также функция потерь будут сохранены, и в результате они будут загружены при использовании функции load_model.

Однако, если вы хотите использовать свою модель только для прогнозирования, тогда вы быне нужно сохранять оптимизатор и поэтому при сохранении модели установите include_optimizer на False:

model.save('my_model.h5', include_optimizer=False)

Таким образом, оптимизатор и используемая функция потерь не будут сохранены и, следовательно, вам не понадобитсячтобы указать пользовательскую функцию потерь, которую вы использовали при загрузке модели.