keras mlp分类神经网络loss

在Keras中，MLP分类神经网络的损失函数可以通过设置模型的compile函数来定义。常见的损失函数包括均方误差（mean squared error）、交叉熵（cross entropy）等。具体的损失函数选择取决于问题的性质和需求。

例如，如果是二分类问题，可以选择使用二元交叉熵损失函数（binary cross entropy）。如果是多分类问题，可以选择使用分类交叉熵损失函数（categorical cross entropy）。

在Keras中，可以通过以下方式设置损失函数：

model.compile(loss='binary_crossentropy', ...)

其中，'binary_crossentropy'表示使用二元交叉熵损失函数。如果是多分类问题，可以将损失函数设置为'categorical_crossentropy'。

需要注意的是，损失函数的选择应该与模型的输出类型相匹配。如果输出是概率值，则使用交叉熵损失函数；如果输出是连续值，则使用均方误差损失函数。

引用\[2\]中提到了Keras的Sequential模型和Functional API，可以根据具体需求选择合适的模型类型来构建MLP分类神经网络。

\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习之使用Keras构建分类问题的MLP神经网络——用于糖尿病预测](https://blog.csdn.net/qq_45856698/article/details/130750047)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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