在深度學(xué)習(xí)框架Keras中，目標(biāo)函數(shù)（loss function）和優(yōu)化函數(shù)（optimizer）是構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的核心部分。它們決定了模型如何評(píng)估性能以及如何調(diào)整參數(shù)以改進(jìn)結(jié)果。??

首先，目標(biāo)函數(shù)是用來(lái)衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的指標(biāo)。例如，均方誤差（Mean Squared Error, MSE）是一個(gè)常用的損失函數(shù)，它通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差值的平方來(lái)評(píng)估誤差大小。在Keras中，你可以直接使用內(nèi)置的`mean_squared_error`作為損失函數(shù)，或者自定義更復(fù)雜的損失函數(shù)來(lái)適應(yīng)特定任務(wù)的需求。??

其次，優(yōu)化器負(fù)責(zé)根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的結(jié)果更新模型權(quán)重。常見(jiàn)的優(yōu)化器如Adam優(yōu)化器，它結(jié)合了動(dòng)量?jī)?yōu)化和RMSprop算法的優(yōu)點(diǎn)，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異。當(dāng)設(shè)置優(yōu)化器時(shí)，可以指定學(xué)習(xí)率等超參數(shù)以控制訓(xùn)練過(guò)程的速度和穩(wěn)定性。??

此外，Keras還提供了`mean()`函數(shù)用于計(jì)算張量中元素的平均值，這在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段非常有用。比如，你可以用它來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化輸入特征或檢查模型輸出的分布情況。??

總之，熟練掌握這些基本概念和工具，能夠幫助你更好地利用Keras開(kāi)發(fā)高效且準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型！??