如何正确使用keras中的损失函数、优化器和评价指标？

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使用Keras搭建好模型架构后，下一步是执行编译操作。在编译过程中，通常需要指定三个参数：+loss+optimizer+metrics。这三个参数的选择如下：

- +loss+：损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。可以选择字符串或Keras损失函数对象。- +optimizer+：优化器，用于调整模型参数以最小化损失函数。可以选择字符串或Keras优化器对象。- +metrics+：评估指标，用于在训练过程中监控模型性能。可以选择字符串或Keras评估指标对象。

例如，可以这样设置：pythonmodel.compile( loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

用keras搭好模型架构之后的下一步，就是执行编译操作。