往下面这个模型加入损失函数 # 自定义卷积图像分类模型 def cnn_classify(rate, convDim, dim, optimizer): model = Sequential() # 用于提取图像的特征 model.add(Conv2D(2 * convDim, (5, 5), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) # 用于进一步提取图像的特征 model.add(Conv2D(convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (2, 2), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) # Flatten层，将输出展平成一维数组 model.add(Flatten()) # 全连接层，进行特征分类 model.add(Dense(units=dim / 2, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) # model.add(Dense(256, kernel_initializer = 'uniform', activation='softmax')) model.add(Dense(7, kernel_initializer='uniform', activation='softmax')) model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

在该模型中，已经加入了损失函数为交叉熵损失函数，可以通过 `model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])` 来设置损失函数和优化器。如果想使用其他的损失函数，可以将 `loss='categorical_crossentropy'` 修改为其他的损失函数，例如均方误差损失函数。例如，可以使用以下代码将模型的损失函数设置为均方误差损失函数：

model.compile(optimizer, loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])

需要注意的是，选择合适的损失函数需要根据具体的任务和模型来进行选择，不同的损失函数可能会对模型的训练和预测效果产生影响，需要根据实际情况进行选择。