1. Переносное обучение.
   Переносное обучение предполагает использование предварительно обученной модели в качестве отправной точки для новой задачи. Это позволяет вам использовать знания, полученные с помощью модели, в большом наборе данных и применять их к другой, но связанной проблеме.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# Add custom layers on top of the base model
model = tf.keras.models.Sequential([
    base_model,
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile and train the model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

2. Пользовательские функции потерь.
   TensorFlow позволяет вам определять и использовать пользовательские функции потерь, адаптированные к вашей конкретной проблеме. Это полезно, когда стандартные функции потерь не полностью отражают требования вашей задачи.

import tensorflow as tf
def custom_loss(y_true, y_pred):
    # Custom loss implementation
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
    return loss
model.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss, metrics=['accuracy'])

3. Обратные вызовы.
   Обратные вызовы в TensorFlow позволяют выполнять определенные действия во время обучения в определенных точках, например сохранять веса модели, регулировать скорость обучения или досрочно прекращать обучение в зависимости от определенных условий.

import tensorflow as tf
# Define a callback to save the model weights
checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint('model_weights.h5', save_best_only=True)
# Define a callback to stop training early if validation loss stops improving
early_stopping_callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3)
# Train the model with callbacks
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_images, val_labels),
          callbacks=[checkpoint_callback, early_stopping_callback])

4. Пользовательские метрики.
   Вы можете определить собственные метрики оценки в TensorFlow, чтобы отслеживать дополнительные показатели производительности во время обучения или оценки.

import tensorflow as tf
def custom_metric(y_true, y_pred):
    # Custom metric implementation
    metric = tf.reduce_mean(tf.abs(y_true - y_pred))
    return metric
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=[custom_metric])

5. Автокодеры.
   Автокодеры — это нейронные сети, используемые для обучения без учителя и способные обучаться эффективному представлению входных данных. Они состоят из кодера и декодера и часто используются для таких задач, как уменьшение размерности, обнаружение аномалий и создание изображений.

import tensorflow as tf
# Define the autoencoder model
encoder = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')
])
decoder = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(784, activation='sigmoid')
])
autoencoder = tf.keras.models.Sequential([encoder, decoder])
# Train the autoencoder
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
autoencoder.fit(train_images, train_images, epochs=10)