卷积神经网络训练过程中的训练脚本怎么修改损失函数优化器等参数

卷积神经网络训练过程中的损失函数、优化器等参数是可以根据具体需求进行修改的。下面是一个修改损失函数和优化器的例子：

import tensorflow as tf

# 数据预处理
train_data = ...
train_labels = ...
test_data = ...
test_labels = ...
train_data = train_data / 255.0
test_data = test_data / 255.0

# 模型定义
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 修改损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 模型编译
model.compile(optimizer=optimizer,
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_data, test_labels))

# 模型保存
model.save('my_model')

在上面的代码中，我们将损失函数修改为了SparseCategoricalCrossentropy，同时将Adam优化器的学习率修改为了0.001。其他参数和之前的例子一样。你可以根据具体需求调整参数，比如增加训练轮数、修改学习率等。