Keras model.compile()的默认指标是什么

Keras是一个流行的深度学习框架，而model.compile()是用于编译模型的方法。在Keras中，model.compile()的默认指标是损失函数（loss function）。损失函数衡量了模型在训练期间预测结果与真实结果之间的差异程度。通过最小化损失函数，我们可以使模型更好地拟合训练数据并获得更准确的预测结果。

Keras提供了多种损失函数供用户选择，每种损失函数都适用于不同的问题类型。一些常见的损失函数包括均方误差（MSE）、二进制交叉熵（binary crossentropy）和分类交叉熵（categorical crossentropy）等。用户可以根据问题的特点和需求选择合适的损失函数。

在实际应用中，除了损失函数，我们通常还会指定优化器（optimizer）和评估指标（metrics）。优化器决定了模型参数的更新方式，常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam和RMSprop等。评估指标用于衡量模型在训练和测试阶段的性能，常见的评估指标包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和F1值等。

总结起来，Keras的model.compile()方法默认的指标是损失函数，用户可以根据问题类型选择合适的损失函数，并可以进一步指定优化器和评估指标来优化模型的性能。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（ML-Platform），该平台支持Keras等多个深度学习框架，并提供全面的机器学习服务。您可以了解更多关于腾讯云机器学习平台的信息，可以访问以下链接：https://cloud.tencent.com/product/ml