主要介绍了Keras loss函数剖析，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

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ ''' Created on 2018-4-16 ''' def compile( self, optimizer, #优化器 loss, #损失函数,可以为已经定义好的loss函数名称，也可以为自己写的loss函数 metrics=None, # sample_weight_mode=None, #如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，代表按样本赋权（1D权），和fit中sample_weig

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ ''' Created on 2018-4-16 ''' def compile( self, optimizer, #优化器 loss, #损失函数,可以为已经定义好的loss函数名称，也可以为自己写的loss函数 metrics=None, # sample_weight_mode=None, #如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，代表按样本赋权（1D权），和fit中sample_weig