Python
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Keras API参考：损失
2020-06-30 机器学习
损失函数的目的是计算模型在训练期间应寻求最小化的量。 可用损失 请注意，所有损失都可以通过类句柄和函数句柄获得。类句柄使您能够将配置参数传递给构造函数(例如loss_fn = CategoricalCrossentropy(from_logits=True))，当以独立方式使用时，它们默认执行缩减(请参见下面的详细信息)。 概率损失 BinaryCrossentropy class CategoricalCrossentropy class SparseCategoricalCrossentropy class Poisson class binary_crossentropy function categorical_crossentropy function sparse_categorical_crossentropy function poisson function KLDivergence class kl_divergence function 回归损失 MeanSquaredError class MeanAbsoluteError class MeanAbsolutePercentageError class MeanSquaredLogarithmicError class CosineSimilarity class mean_squared_error function mean_absolute_error function mean_absolute_percentage_error function mean_squared_logarithmic_error function cosine_similarity function Huber class huber function LogCosh class [......]
