在Keras中,损失函数用来衡量模型在训练过程中预测值与真实值之间的差异,即模型的性能表现。训练模型的目标是最小化损失函数,使模型的预测值尽可能地接近真实值。常见的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error, MSE)、交叉熵(Cross Entropy)等。选择合适的损失函数对于模型的训练和性能至关重要。
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