keras对指标或损失进行优先排序？

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一种简单而高效的方式来构建和训练神经网络模型。在Keras中，可以使用compile()函数来配置模型的优化器、损失函数和评估指标。

对于指标或损失函数的优先排序，Keras提供了两种方式：通过字符串标识和通过函数对象。

1. 字符串标识：可以使用字符串标识来指定优化器、损失函数和评估指标。常见的优化器包括"adam"、"sgd"、"rmsprop"等，损失函数可以是"mean_squared_error"、"categorical_crossentropy"等，评估指标可以是"accuracy"、"precision"、"recall"等。在compile()函数中，可以通过metrics参数来指定评估指标，例如：

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])

这样就将"accuracy"作为优化器的评估指标。

1. 函数对象：除了字符串标识，还可以使用函数对象来定义优化器、损失函数和评估指标。可以自定义函数对象，也可以使用Keras提供的内置函数对象。例如，可以使用keras.metrics.Accuracy()来定义准确率作为评估指标：

from keras import metrics

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=[metrics.Accuracy()])

这样就将准确率作为优化器的评估指标。

总结一下，Keras对指标或损失进行优先排序的方式有两种：通过字符串标识和通过函数对象。可以根据具体需求选择合适的方式来配置模型的优化器、损失函数和评估指标。

关于Keras的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Keras产品介绍页面：Keras产品介绍