我在使用Keras进行二元分类，设置了loss='binary_crossentropy'，optimizer=tf.keras.optimizers.Adam，最后一层是keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)。
据我所知，loss值用于评估模型在训练阶段的表现。然而，当我对测试数据集使用Keras模型评估（例如m_recall.evaluate(testData,testLabel)）时，也会得到loss值，并伴随accuracy值，如下输出所示
test size: (1889, 18525)1889/1889 [==============================] - 1s 345us/stepm_acc: [0.5690245978371045, 0.9523557437797776]1889/1889 [==============================] - 1s 352us/stepm_recall: [0.24519687695911097, 0.9359449444150344]1889/1889 [==============================] - 1s 350us/stepm_f1: [0.502442331737344, 0.9216516675489677]1889/1889 [==============================] - 1s 360us/stepmetric name: ['loss', 'acc']在测试期间，loss的意义和用途是什么？为什么它的值会这么高（例如m_acc中的0.5690）？对我来说，准确率评估似乎还可以（例如m_acc中的0.9523），但我也担心loss值，这会不会让我的模型表现不佳？
附注：m_acc、m_recall等只是我给模型命名的方式（它们是在GridSearchCV中用不同指标训练的）
更新：我刚刚意识到loss值不是以百分比表示的，那么它们是如何计算的？以当前的值来看，它们足够好吗，还是需要进一步优化？
也欢迎提供进一步阅读的建议！
回答：
在定义机器学习模型时，我们希望有办法衡量模型的表现，以便将其与其他模型进行比较，选择最佳模型，并确保其足够好。因此，我们定义了一些指标，如分类中的准确率，这是模型正确分类样本的比例，用来衡量模型的表现以及是否适合我们的任务。
虽然这些指标确实能被我们理解，但问题是它们不能直接用于模型的学习过程来调整模型参数。相反，我们定义了其他措施，通常称为损失函数或目标函数，它们可以直接用于训练过程（即优化）。这些函数通常定义为当它们的值低时，我们期望准确率会高。这就是为什么你通常会看到机器学习算法试图最小化损失函数，期望准确率提高。换句话说，模型是通过优化损失函数间接学习的。损失值在模型训练期间很重要，例如，如果它们没有减少或波动不定，那么这意味着某处有问题需要解决。
因此，我们最终（即在测试模型时）关心的实际上是我们最初定义的指标值（如准确率），而不是损失函数的最终值。这就是为什么你不会听到诸如“某模型在ImageNet数据集上的损失值是8.732”这样的说法！这并不能告诉你模型是优秀、好、差还是糟糕。相反，你会听到“这个模型在ImageNet数据集上的表现准确率为87%”。
