【Keras】keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

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本文深入讲解了多种损失函数，包括但不限于均方误差、交叉熵损失、Hinge损失等，探讨了它们在不同场景下的应用及优缺点，为深度学习模型的选择提供了理论依据。
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关于model.compile方法中metrics评价函数的总结 问题引入 　　大家会发现我们在做实验的过程中，经常会发现在Model.compile的过程中会需要写一个参数比如：metrics=['accuracy']，那么这个时候一般情况下很少有文章或者代码注释中会提及这个参数选择的原因或者意义，尤其是笔者前期是个小白，一开始接连做的都是几个二分类的神经网络实验，甚至一度以为只要一直写metrics=['accuracy']就不会报什么错。但这种想法其实是错误且荒谬的，这个参数其实在面对不同的数据集
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　　目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多，下面以keras官网手册的为例。 在官方keras.io里面，有如下资料： mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mea...
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Keras： model.compile中metrics函数
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请解释一下model.compile(optimizer='adam')
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python model.compile_keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])...
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目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多，下面以keras官网手册的为例。在官方keras.io里面，有如下资料：mean_squared_error或msemean_absolute_error或maemean_absolute_percentage_error或mapemean_squared_logarithmic_error或ms...
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keras:model.compile损失函数的用法
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tf.keras下model.compile(metrics=[‘’])的metrics参数问题
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