keras的loss函数可选用哪些
时间: 2024-10-15 09:23:18 浏览: 39
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。
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