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Keras中的损失函数有哪些,它们各自的作用是什么

小樊
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2024-04-23 13:58:45
栏目: 深度学习

Keras中常用的损失函数包括:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

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