keras 损失函数
时间: 2023-08-31 15:13:18 浏览: 56
Keras是一个深度学习框架,提供了多种损失函数用于训练神经网络模型。根据引用内容,其中涉及到的损失函数有:
1. categorical_crossentropy,用于多分类问题。它的计算方式是通过计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失来衡量模型的性能。
2. binary_crossentropy,用于二分类问题。与categorical_crossentropy类似,它也是通过计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失来评估模型的准确性。
3. logcosh,是一种基于双曲余弦的对数的损失函数。它可以用于回归问题,通过对预测值和真实值之间的对数余弦误差进行计算来评估模型的性能。
4. hinge,与引用中提到的公式相同,主要用于支持向量机(SVM)模型的训练。它通过计算预测值与真实标签之间的误差来评估模型的性能,其中正样本被正确预测为1的个数表示为pos,负样本被错误预测为1的个数表示为neg。
综上所述,Keras提供了多种损失函数,可根据具体的任务类型和模型需求选择合适的损失函数来进行模型训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Keras里的损失函数(losses)介绍](https://blog.csdn.net/weixin_42999968/article/details/112277765)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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