损失函数
A: loss有哪些损失函数可选？分别用于什么场景
ChatGPT：
在深度学习中，常用的损失函数有以下几种：
- 二分类问题
- Binary cross-entropy (二元交叉熵)：常用于二分类问题，输出结果为概率值，比如sigmoid函数的输出。通常用于输出层只有一个神经元的模型。
- 多分类问题
- Categorical cross-entropy (类别交叉熵)：常用于多分类问题，输出结果为概率值，比如softmax函数的输出。通常用于输出层有多个神经元的模型，每个神经元代表一个类别。
- Sparse categorical cross-entropy (稀疏类别交叉熵)：与上面的类别交叉熵相似，但是标签数据是整数形式（而不是one-hot编码）的，适用于标签数据类别数量很大的情况。
- 回归问题
- Mean squared error (均方误差)：常用于回归问题，输出结果为数值，用于度量预测值和真实值之间的距离。
- Mean absolute error (平均绝对误差)：常用于回归问题，输出结果为数值，用于度量预测值和真实值之间的距离，与均方误差不同的是，它对误差的敏感度相同。
- 序列生成问题
- Connectionist temporal classification loss (时序分类损失)：常用于序列生成问题，比如音频识别、语音识别、手写体识别等，用于对序列进行分类。 以上列举的损失函数只是一部分，不同的深度学习问题可能需要使用不同的损失函数，具体选择哪个损失函数要根据具体的问题来决定。
A: tensorflow.keras.models 中compile 、 fit 是什么
ChatGPT：
在tensorflow.keras.models中，compile和fit是用于构建和训练神经网络模型的函数。
- compile函数用于配置模型的学习过程，定义损失函数、优化器以及评价指标。该函数的语法为model.compile(optimizer, loss, metrics)，其中optimizer为优化器，loss为损失函数，metrics为评价指标。通过调用该函数，可以编译模型，使其能够进行训练。
- fit函数用于训练模型。该函数将模型与输入数据进行拟合，通过多次迭代优化模型权重，使得模型的预测结果能够更加准确。在训练过程中，可以指定训练的轮数（epochs）、批次大小（batch_size）以及验证数据等参数。该函数的语法为model.fit(x, y, batch_size, epochs, validation_data)，其中x为输入数据，y为标签数据，batch_size为批次大小，epochs为训练轮数，validation_data为验证数据。