bp神经网络回归定义损失函数与优化器的代码

以下是基于TensorFlow 2.x框架实现的BP神经网络回归问题的损失函数和优化器的代码：

import tensorflow as tf

# 加载数据集并进行标准化处理
X, y = load_data()  # load_data()为加载数据集的函数
X = tf.keras.utils.normalize(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu', input_shape=X_train.shape[1:]),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

# 编译模型
model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer)

# 训练神经网络
model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, batch_size=32)

# 预测测试集并计算均方误差
y_pred = model.predict(X_test)
mse = loss_fn(y_test, y_pred).numpy()
print("Mean squared error:", mse)

其中，`tf.keras.utils.normalize()`表示对数据进行标准化处理，`Sequential()`表示序列模型，`Dense()`表示全连接层，`activation`表示激活函数，`input_shape`为输入形状，`loss`为损失函数，`optimizer`为优化器，`compile()`为编译模型，`fit()`为训练模型，`epochs`为迭代次数，`batch_size`为批量大小。在训练过程中，使用`fit()`方法进行训练，使用`predict()`方法进行预测，并使用损失函数计算均方误差。