主要介绍了keras:model.compile损失函数的用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

损失函数loss：该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。详情见losses 可用的损失目标函数： mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorica

在Keras中可以自定义损失函数，在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是，损失函数的参数形式，这一点在Keras中是固定的，须如下形式： def my_loss(y_true, y_pred): # y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true . . . return scalar #返