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。
