Keras中常用的損失函數(shù)包括：
- mean_squared_error（均方誤差）：計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均平方誤差，常用于回歸問題。
- mean_absolute_error（平均絕對(duì)誤差）：計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均絕對(duì)誤差，也常用于回歸問題。
- binary_crossentropy（二元交叉熵）：用于二分類問題，計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的交叉熵?fù)p失。
- categorical_crossentropy（多分類交叉熵）：用于多分類問題，計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的交叉熵?fù)p失。
- hinge（合頁損失）：用于支持向量機(jī)（SVM）模型，用于最大化正確類別和最接近的錯(cuò)誤類別之間的間隔。
這些損失函數(shù)的作用是衡量模型在訓(xùn)練過程中的性能，幫助模型調(diào)整權(quán)重以最小化損失函數(shù)的值，從而提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。選擇合適的損失函數(shù)取決于具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)集。
