tensorflow compile函数 损失函数

在 TensorFlow 中，使用 `compile` 函数来配置模型的训练过程，其中可以包括损失函数的选择。损失函数是用来度量模型预测结果与实际结果之间的差异，进而指导模型参数的优化。以下是一些常见的损失函数及其使用方法：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均平方误差。使用方法如下：

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

2. 交叉熵（Cross Entropy）：适用于分类问题，计算模型输出的概率分布与真实标签之间的交叉熵。使用方法如下：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

3. 对数损失（Log Loss）：也适用于分类问题，与交叉熵类似，但是对数损失对错误分类的惩罚更为强烈。使用方法如下：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

需要注意的是，损失函数的选择应该根据具体问题的特点而定，不能一概而论。