如何知道我的神经网络在使用Mean_Square_Error (Keras)时是否运行良好

在使用Mean_Square_Error (MSE)作为神经网络的损失函数时，可以通过以下几个方面来判断网络是否运行良好：

1. 监控训练和验证误差：使用MSE作为损失函数时，可以通过监控训练和验证误差的变化来评估网络的性能。训练误差是模型在训练数据上的表现，而验证误差是模型在验证数据上的表现。如果训练误差和验证误差都在逐渐减小，说明网络正在学习并逐渐提高性能。
2. 观察损失函数值：MSE损失函数的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差距越小。因此，可以通过观察损失函数值的变化来评估网络的性能。如果损失函数值在训练过程中逐渐减小，说明网络正在逐步优化。
3. 分析预测结果：可以通过观察神经网络的预测结果来评估其性能。如果网络的预测结果与真实值之间的差距较小，说明网络在使用MSE损失函数时运行良好。
4. 使用其他评估指标：除了MSE损失函数外，还可以使用其他评估指标来评估神经网络的性能，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。这些指标可以提供更全面的性能评估。

总结起来，通过监控训练和验证误差、观察损失函数值、分析预测结果以及使用其他评估指标，可以判断神经网络在使用MSE损失函数时是否运行良好。