在TFLearn中，可以使用tflearn.objectives模块来定义损失函数。常见的损失函数包括categorical_crossentropy（多分类交叉熵损失函数），binary_crossentropy（二分类交叉熵损失函数），mean_square（均方误差损失函数）等。
例如，可以使用以下代码定义一个使用categorical_crossentropy损失函数的模型：
import tflearn
import tensorflow as tf
# 定义输入层
input_layer = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
# 定义全连接层
fc1 = tflearn.fully_connected(input_layer, 128, activation='relu')
# 定义输出层
output_layer = tflearn.fully_connected(fc1, 10, activation='softmax')
# 定义损失函数和优化器
net = tflearn.regression(output_layer, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# 构建模型
model = tflearn.DNN(net)
在上面的例子中，使用tflearn.regression函数定义了损失函数为categorical_crossentropy，优化器为adam。然后通过tflearn.DNN类构建了模型。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
