compile loss

loss参数在compile函数中用于指定模型试图最小化的目标函数，也就是损失函数。损失函数衡量了模型在训练过程中的预测结果与真实标签之间的差异。通过最小化损失函数，模型可以学习到更准确的预测结果。

在compile函数中，loss参数可以接受多种不同的输入：
1. 预定义的损失函数名：例如，categorical_crossentropy、mse等。这些预定义的损失函数已经在Keras中实现，并且可以直接使用。
2. 自定义的损失函数：你可以通过定义自己的损失函数来满足特定的需求。自定义的损失函数应该接受两个参数：y_true和y_pred，分别表示真实标签和模型的预测结果，并返回一个标量作为损失值。

下面是一个使用预定义损失函数的例子：

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')

下面是一个使用自定义损失函数的例子：

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # 自定义的损失计算逻辑
    return loss_value

model.compile(optimizer='rmsprop', loss=custom_loss)