通过组合tf.GradientTape与优化器，可以构建灵活的训练逻辑。在循环内部，使用tf.function装饰器可将Python代码编译为静态图，提升训练速度。损失函数方面，除了内置的交叉熵损失，可通过tf.nn模块实现Focal Loss等自定义损失函数，解决类别不平衡问题。

当内置层和损失函数无法满足需求时，Keras允许轻松地自定义。通过继承`tf.keras.layers.Layer`类并实现`call`方法可以创建自定义层。同样，通过继承`tf.keras.losses.Loss`类可以定义复杂的损失函数。这些自定义组件可以无缝地集成到Sequential或Functional API构建的模型中。构建高性能的深度学习模型是一个系统工程，涉及数据、模型、训练和部