tensorflow.train.AdamOptimizer中的损失必须是正数吗？

在tensorflow.train.AdamOptimizer中，损失可以是正数也可以是负数。Adam优化器是一种常用的梯度下降优化算法，用于调整神经网络中的权重和偏差，以最小化损失函数。损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差异的指标，可以是正数也可以是负数。

在使用Adam优化器时，损失的正负性并不影响优化器的工作原理和效果。优化器的目标是通过计算梯度来更新模型参数，使损失函数的值尽可能地减小。无论损失是正数还是负数，优化器都会根据梯度的方向进行参数更新。

对于损失函数为正数的情况，优化器会朝着梯度的负方向更新参数，以减小损失函数的值。而对于损失函数为负数的情况，优化器会朝着梯度的正方向更新参数，同样也能够减小损失函数的值。

因此，在tensorflow.train.AdamOptimizer中，损失可以是正数也可以是负数，对优化器的工作没有影响。根据具体的问题和模型，损失的正负性可能会有不同的含义和解释。