对Keras使用什么损失函数？

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在Keras中，根据不同的任务和模型类型，可以选择不同的损失函数来衡量模型的性能和误差。

对于分类任务，常用的损失函数有：

1. 交叉熵损失函数（Categorical Cross Entropy）：适用于多分类问题，特别是使用softmax作为输出层激活函数的情况。它衡量了模型输出与真实标签之间的差异。 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）
2. 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy）：适用于二分类问题，特别是使用sigmoid作为输出层激活函数的情况。它衡量了模型输出与真实标签之间的差异。 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）

对于回归任务，常用的损失函数有：

1. 均方误差损失函数（Mean Squared Error）：适用于回归问题，衡量模型输出与真实值之间的差异的平方。 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）
2. 平均绝对误差损失函数（Mean Absolute Error）：适用于回归问题，衡量模型输出与真实值之间的差异的绝对值。 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）
3. Huber损失函数：适用于回归问题，结合了均方误差和平均绝对误差的优点，对异常值具有鲁棒性。 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）

以上是对Keras中常用的损失函数的简要介绍，具体选择哪个损失函数取决于任务类型和模型架构。腾讯云提供了丰富的AI相关产品，如腾讯云AI智能图像识别，可以帮助开发者在云端进行图像识别任务的实现。