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Keras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

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

其中，`tf.keras.losses.MeanSquaredError()`表示均方误差损失函数，`tf.keras.optimizers.SGD()`表示随机梯度下降优化器，`learning_rate`为学习率。在训练过程中，每次使用以下代码更新网络参数：

with tf.GradientTape() as tape:
    output = model(input)  # 前向传播
    loss = loss_fn(target, output)  # 计算损失
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)  # 计算梯度
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))  # 更新参数

其中，`tape.gradient(loss, model.trainable_variables)`表示计算损失对可训练变量的梯度，`optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))`表示将梯度应用于可训练变量并更新参数。