损失函数的使用

损失函数（或称目标函数、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一：

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

from keras import losses

model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')

你可以传递一个现有的损失函数名，或者一个 TensorFlow/Theano 符号函数。 该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数:

• y_true: 真实标签。TensorFlow/Theano 张量。
• y_pred: 预测值。TensorFlow/Theano 张量，其 shape 与 y_true 相同。

实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。

有关这些函数的几个例子，请查看 losses source。

可用损失函数

mean_squared_error

keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)

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mean_absolute_error

keras.losses.mean_absolute_error(y_true, y_pred)

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mean_absolute_percentage_error

keras.losses.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)

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mean_squared_logarithmic_error

keras.losses.mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred)

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squared_hinge

keras.losses.squared_hinge(y_true, y_pred)

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hinge

keras.losses.hinge(y_true, y_pred)

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categorical_hinge

keras.losses.categorical_hinge(y_true, y_pred)

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logcosh

keras.losses.logcosh(y_true, y_pred)

预测误差的双曲余弦的对数。

对于小的 x，log(cosh(x)) 近似等于 (x ** 2) / 2。对于大的 x，近似于 abs(x) - log(2)。这表示 'logcosh' 与均方误差大致相同，但是不会受到偶尔疯狂的错误预测的强烈影响。

参数

• y_true: 目标真实值的张量。
• y_pred: 目标预测值的张量。

返回

每个样本都有一个标量损失的张量。

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huber_loss

keras.losses.huber_loss(y_true, y_pred, delta=1.0)

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categorical_crossentropy

keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, label_smoothing=0)

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sparse_categorical_crossentropy

keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1)

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binary_crossentropy

keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, label_smoothing=0)

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kullback_leibler_divergence

keras.losses.kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred)

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poisson

keras.losses.poisson(y_true, y_pred)

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cosine_proximity

keras.losses.cosine_proximity(y_true, y_pred, axis=-1)

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is_categorical_crossentropy

keras.losses.is_categorical_crossentropy(loss)

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注意: 当使用 categorical_crossentropy 损失时，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有 10 个类，每个样本的目标值应该是一个 10 维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为 1，其他均为 0)。 为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用 Keras 实用函数 to_categorical：

from keras.utils.np_utils import to_categorical

categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)

当使用 sparse_categorical_crossentropy 损失时，你的目标应该是整数。如果你是类别目标，应该使用 categorical_crossentropy。

categorical_crossentropy 是多类对数损失的另一种形式。