Keras 提供了多种损失函数和优化器，用于训练深度学习模型。以下是一些常用的损失函数和优化器介绍。
损失函数
损失函数用于衡量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）：用于回归问题，计算预测值和真实值之间差的平方的平均值。
交叉熵（Categorical Crossentropy）：用于多分类问题，计算预测概率分布和真实标签分布之间的交叉熵。
二元交叉熵（Binary Crossentropy）：用于二分类问题，计算预测概率分布和真实标签分布之间的交叉熵。
更多损失函数可以在 Keras 官方文档 中找到。
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）：最简单的优化器，通过计算损失函数关于模型参数的梯度来更新参数。
Adam 优化器：结合了动量和自适应学习率的优点，适用于大多数问题。
RMSprop 优化器：与 Adam 类似，但使用均方根梯度来更新参数。
更多优化器可以在 Keras 官方文档 中找到。
希望这些信息能帮助您更好地理解和使用 Keras 的损失函数和优化器。如果您有更多问题，请访问 TensorFlow 官方社区 获取帮助。