Keras损失函数不随均方误差减小

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。损失函数是在训练过程中用来衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标。均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的损失函数，用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均平方差。

然而，并不是所有的问题都适合使用均方误差作为损失函数。有些问题可能需要其他类型的损失函数来更好地衡量模型的性能。例如，对于分类问题，常用的损失函数包括交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）和对数损失函数（Logarithmic Loss）等。

交叉熵损失函数在多分类问题中表现良好，它衡量了模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。在Keras中，可以使用categorical_crossentropy函数来计算交叉熵损失。

对数损失函数也常用于二分类问题，它衡量了模型输出为正类和负类的概率与真实标签之间的差异。在Keras中，可以使用binary_crossentropy函数来计算对数损失。

除了均方误差、交叉熵和对数损失函数，Keras还提供了其他各种损失函数，如平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、Huber损失、Hinge损失等，以满足不同问题的需求。

Keras官方文档提供了对于每个损失函数的详细介绍和使用示例，你可以在下面的链接中找到更多信息：

• Keras损失函数文档

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