在Keras中，自定義優(yōu)化器通常需要實現(xiàn)keras.optimizers.Optimizer類。以下是一個簡單的示例，展示了如何創(chuàng)建一個自定義的優(yōu)化器：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import optimizers

class MyCustomOptimizer(optimizers.Optimizer):
    def __init__(self, learning_rate=0.01, decay=1e-6):
        super(MyCustomOptimizer, self).__init__()
        self.learning_rate = learning_rate
        self.decay = decay

    def compute_loss(self, y_true, y_pred):
        return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

    def get_config(self):
        return {
            'learning_rate': self.learning_rate,
            'decay': self.decay,
        }

# 使用自定義優(yōu)化器
optimizer = MyCustomOptimizer(learning_rate=0.001, decay=0.99)
optimizer.compile(optimizer='adam', loss=optimizer.compute_loss)

在這個示例中，我們創(chuàng)建了一個名為MyCustomOptimizer的自定義優(yōu)化器類，它繼承自optimizers.Optimizer。我們重寫了compute_loss和get_config方法，以便在計算損失時使用自定義的損失函數(shù)。然后，我們可以使用這個自定義優(yōu)化器來編譯模型。