keras CNN的Loss & val_loss

Keras是一个开源的深度学习框架，提供了方便易用的API，用于构建和训练神经网络模型。CNN（卷积神经网络）是一种常用的深度学习模型，特别适用于图像识别和计算机视觉任务。

Loss（损失）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异程度的指标。在CNN中，常用的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。损失值越小，表示模型的预测结果与真实标签越接近。

val_loss（验证损失）是在训练过程中使用验证集计算得到的损失值。验证集是用来评估模型在未见过的数据上的性能表现的数据集。val_loss的变化趋势可以帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合。如果val_loss较小且与训练集上的损失值相近，则说明模型在验证集上的泛化能力较好。

对于CNN模型的Loss和val_loss，我们通常希望Loss能够尽可能地小，表示模型在训练集上的拟合程度较好。同时，我们也希望val_loss能够保持较小的数值，表示模型在验证集上的泛化能力较好，即能够对未见过的数据进行准确预测。

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