Keras中常用的损失函数包括:
- mean_squared_error(均方误差):计算预测值与真实值之间的平均平方误差,常用于回归问题。
- mean_absolute_error(平均绝对误差):计算预测值与真实值之间的平均绝对误差,也常用于回归问题。
- binary_crossentropy(二元交叉熵):用于二分类问题,计算预测值与真实值之间的交叉熵损失。
- categorical_crossentropy(多分类交叉熵):用于多分类问题,计算预测值与真实值之间的交叉熵损失。
- hinge(合页损失):用于支持向量机(SVM)模型,用于最大化正确类别和最接近的错误类别之间的间隔。
这些损失函数的作用是衡量模型在训练过程中的性能,帮助模型调整权重以最小化损失函数的值,从而提高模型的准确性和泛化能力。选择合适的损失函数取决于具体的任务和数据集。