model.compile():配置模型(优化器, 损失函数, 准确率)
2024-08-12
[摘要] 在Keras中,使用`model.compile`函数来配置模型的训练过程,其中包括选择优化器、设置损失函数和度量指标。下面是关于`model.compile`函数中损失函数的用法的介绍:在`model.compile`函数中,损失函数可以指定为一个字符串、一个函数或一个`tf.keras.losses.Loss`类型的实例。常见的损失函数包括:-`mean_squared_error`

在 Keras 中,使用 `model.compile` 函数配置模型的训练过程,其中包括选择优化器、设置损失函数和度量指标。下面是关于 `model.compile` 函数损失函数的用法的介绍: 在 `model.compile` 函数中,损失函数可以指定为一个字符串、一个函数或一个 `tf.keras.losses.Loss` 类型的实例。常见的损失函数包括: - `mean_squared_error`:均方误差,适用于回归问题。 - `binary_crossentropy`:二元交叉熵,适用于二元分类问题。 - `categorical_crossentropy`:类别交叉熵,适用于多类分类问题。 - `sparse_categorical_crossentropy`:稀疏类别交叉熵,适用于标签以整数形式给出的多类分类问题。 下面是一个示例,展示如何在 `model.compile` 函数中使用损失函数: ```python from tensorflow.keras import losses from tensorflow.keras import optimizers from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model=Sequential() model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) ``` 在此示例中,我们选择了 `categorical_crossentropy` 作为损失函数,并使用随机梯度下降(SGD)优化器。我们还为模型指定了一个指标,即分类准确率


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