TensorFlow Python API

TensorFlow 提供了一系列损失函数（Loss Functions），用于在训练模型时计算预测值与真实值之间的差异。以下是一些常用的损失函数：

均方误差 (Mean Squared Error, MSE): 计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。
```
import tensorflow as tf

mse_loss = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
```
交叉熵 (Categorical Crossentropy): 通常用于多分类问题，计算预测概率与真实标签之间的交叉熵。
```
mse_loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()
```
二元交叉熵 (Binary Crossentropy): 用于二分类问题，计算预测概率与真实标签之间的交叉熵。
```
mse_loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()
```

更多关于损失函数的详细信息，请参阅官方文档：

希望这些信息能帮助您更好地了解和使用 TensorFlow 的损失函数。如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请访问我们的社区论坛。

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TensorFlow Python API - Losses