keras.model.compile() 自定义损失函数注意点

最新推荐文章于 2025-06-19 09:24:23 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-19 09:24:23 发布 · 3w 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

本文介绍了如何在Keras中正确地编译模型，重点讲解了优化器、损失函数及评估指标的设置方法。文中强调了损失函数的正确格式，并给出了具体的示例代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

loss后类似’binary_crossentropy’、’mse’等代称
loss为函数名称的时候，不带括号
函数参数必须为(y_true, y_pred, **kwards)的格式
不能直接使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits等函数，因为其参数格式为(labels=None,
logits=None)，需要指定labels=、logits=这两个参数