TensorFlow 提供了丰富的损失函数和优化器，可以帮助您在深度学习中实现不同的目标。以下是一些常用的损失函数和优化器介绍。

损失函数

损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。以下是一些常用的损失函数：

  • 均方误差 (MSE): 用于回归问题，计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。
    • Mean_Squared_Error
  • 交叉熵 (Cross-Entropy): 用于分类问题，衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。
    • Cross_Entropy

更多损失函数的详细信息，请访问损失函数文档.

优化器

优化器用于调整模型参数，以最小化损失函数。以下是一些常用的优化器：

  • 梯度下降 (Gradient Descent): 通过计算损失函数关于模型参数的梯度，来更新参数。
    • Gradient_Descent
  • Adam: 结合了动量法和RMSprop算法，适用于大多数问题。

更多优化器的详细信息，请访问优化器文档.

通过使用这些损失函数和优化器，您可以构建更强大的深度学习模型。希望这些信息能对您的学习有所帮助！