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在MXNet中自定義損失函數可以通過繼承mxnet.gluon.loss.Loss類來實現。以下是一個示例：
from mxnet import gluon
class CustomLoss(gluon.loss.Loss):
def __init__(self, weight=1.0, batch_axis=0, **kwargs):
super(CustomLoss, self).__init__(weight, batch_axis, **kwargs)
def hybrid_forward(self, F, output, label):
# 在這里定義自定義損失函數的計算邏輯
loss = F.square(output - label).mean()
return loss
在上面的示例中，我們定義了一個名為CustomLoss的自定義損失函數類，繼承自gluon.loss.Loss類。在hybrid_forward方法中，我們定義了損失函數的計算邏輯，這里使用了一個簡單的平方損失函數。
要在模型訓練中使用自定義損失函數，只需將CustomLoss類的實例傳遞給gluon.Trainer的構造函數即可：
from mxnet import gluon
net = gluon.nn.Dense(1)
net.initialize()
custom_loss = CustomLoss()
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.01})
然后在訓練過程中，將自定義損失函數傳遞給gluon.Trainer的step方法：
output = net(data)
with autograd.record():
loss = custom_loss(output, label)
loss.backward()
trainer.step(batch_size)
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