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。

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代码解释with strategy.scope(): model = create_model_cnn_fc2() optimizer = tf.keras.optimizers.Adadelta(learning_rate=0.001 )

这段代码使用了TensorFlow的strategy.scope()函数，它可以帮助我们在多GPU训练中自动分配变量和计算操作，以避免命名冲突和重复计算。接下来，代码通过调用create_model_cnn_fc2()函数来创建一个卷积神经网络模型，该模型包含两个全连接层。然后，使用tf.keras.optimizers.Adadelta()函数创建一个Adadelta优化器，并将学习率设置为0.001。最后，模型和优化器都被包含在strategy.scope()中，以确保它们能够正确地分配到使用的GPU上进行训练。

def get_model(self, num_classes=2, input_size=(1, 28, 512), sampling_rate=128, num_T=15, num_S=15, hidden=32, dropout_rate=0.8): if self.model == 1: model = TSception( num_classes=num_classes, input_size=input_size, sampling_rate=sampling_rate, num_T=num_T, num_S=num_S, hidden=hidden, dropout_rate=dropout_rate) else: model = MSBAM(2) return model解释一下

这段代码定义了一个名为 "get_model" 的函数，它接受多个参数，包括类别数目 "num_classes"、输入数据形状 "input_size"、采样率 "sampling_rate"、时间维度划分数目 "num_T"、频率维度划分数目 "num_S"、隐藏层维度 "hidden" 和 dropout 概率 "dropout_rate"。

该函数的作用是根据类中成员变量 "self.model" 的值返回不同的模型，如果 "self.model" 的值为 1，则返回一个名为 "TSception" 的模型，否则返回一个名为 "MSBAM" 的模型。

如果 "self.model" 的值为 1，则创建一个名为 "model" 的 "TSception" 模型，并将其返回。"TSception" 模型是由时间维度卷积层和频率维度卷积层交替组成的卷积神经网络模型，用于处理时间序列信号。

如果 "self.model" 的值不为 1，则创建一个名为 "model" 的 "MSBAM" 模型，并将其返回。"MSBAM" 模型是一种基于多尺度特征融合的模型，用于处理分类问题。