keras激活函数和损失函数

Keras是一种开源的深度学习框架，提供了多种激活函数和损失函数供用户选择。

常用的激活函数包括：

1. Sigmoid函数：将输入值压缩到[0,1]范围内，适合作为二分类问题的输出层激活函数。

2. ReLU函数：在输入值大于0时，输出等于输入值；在输入值小于等于0时，输出为0。ReLU函数可以加速神经网络的训练速度。

3. Tanh函数：将输入值压缩到[-1,1]范围内，适合作为多分类问题的输出层激活函数。

4. Softmax函数：将输入值转换为概率分布，适合作为多分类问题的输出层激活函数。

常用的损失函数包括：

1. 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）：适合用于分类问题，特别是多分类问题。

2. 均方误差损失函数（Mean-Squared Error Loss）：适合用于回归问题。

3. 对数损失函数（Log Loss）：适合用于二分类问题。

4. KL散度损失函数（Kullback-Leibler Divergence Loss）：适合用于度量两个概率分布之间的差异。