如何利用𝑓𝑖𝑡𝑐𝑠𝑣𝑚函数实现多分类

在使用`fit()`函数进行模型训练时，可以将模型的损失函数设置为多分类交叉熵损失函数，这样就可以实现多分类。多分类交叉熵损失函数可以通过在编译模型时设置`loss='categorical_crossentropy'`来实现。同时，在训练数据的标签上，需要使用One-hot编码，将每个标签表示为一个长度为类别数的向量，向量中只有对应类别的位置为1，其余位置为0。

例如，假设我们有一个3类分类问题，标签分别为0、1、2，可以使用以下代码实现多分类模型的训练：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 将标签转换为One-hot编码
y_train = to_categorical(y_train)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在训练过程中，模型会根据每个样本的One-hot编码标签计算损失，并利用反向传播算法更新模型参数，从而实现多分类任务的训练。