Keras 损失函数与优化器详解 📚

损失函数 Loss Functions

损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差距，常见类型包括：

• 📈 均方误差 (MSE)
  适用于回归问题，计算预测值与目标值的平方差平均值

  

• 📊 交叉熵 (Crossentropy)
  常用于分类问题，分为二分类和多分类两种形式

  

• 🔄 自定义损失函数
  通过 tf.keras.losses.CustomObjects 实现业务逻辑适配

  

优化器 Optimizers

优化器决定如何根据损失函数更新模型参数，核心特性如下：

• ⚡ SGD (随机梯度下降)
  基础优化算法，支持动量优化 momentum=0.9

  

• 🧠 Adam 优化器
  自适应学习率方法，结合了 Momentum 和 RMSProp 的优点

  

• 📐 学习率调度器
  使用 tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler 动态调整学习率

  

扩展学习

如需深入了解 Keras 中的优化器实现细节，可参考：
/tech-docs/keras-reference/optimizers

💡 提示：选择损失函数和优化器时，需结合任务类型和数据特性，建议通过实验验证效果。