keras的loss函数可选用哪些

Keras库支持多种内置损失函数，这些函数的选择取决于你的机器学习任务类型：

1. **回归任务**（如预测连续数值）：
- `mean_squared_error` (MSE): ```python
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

   - `mean_absolute_error` (MAE): ```python
     model.compile(optimizer='adam', loss='mean_absolute_error')

2. **二元分类任务**（如True/False判断）：
- `binary_crossentropy`: ```python
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

3. **多类分类任务**（如多标签或多类别预测）：
   - `categorical_crossentropy`: ```python
     model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

4. **稀疏多类分类**（类别数量非常大，通常通过one-hot编码表示）：
- `sparse_categorical_crossentropy`: ```python
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

5. **序列标注（如词性标注）**：
   - `sparse_categorical_crossentropy` 或 `categorical_hinge` (适用于线性SVM)

选择损失函数时，要考虑到数据的特性（如离散程度、异常值）、模型的预测性质（连续还是离散），以及优化器对梯度的敏感度。如果数据分布不均匀，交叉熵可能不是最佳选择，可以尝试其他如Focal Loss。