keras模块学习之-目标函数（objectives）笔记

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目标函数又称损失函数（loss），目的是计算神经网络的输出与样本标记的差的一种方法，如：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, init='uniform', input_dim=10)) model.add(Activation('tanh'))
model.add(Activation('softmax'))
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)

　　mean_squared_error就是损失函数的名称

可以选择的损失函数有：

mean_squared_error，mean_absolute_error，squared_hinge，hinge，binary_crossentropy，categorical_crossentropy

这里binary_crossentropy 和 categorical_crossentropy也就是logloss