如果我正确理解了损失函数对模型的重要性，它指导模型通过最小化损失值进行训练。因此，例如，如果我想让我的模型以最小化平均绝对误差（MAE）为目标进行训练，我应该使用MAE作为损失函数。那么，为什么有时我们会看到有人想要实现最高的准确率，却构建模型去最小化另一个完全不同的函数呢？例如：
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics='acc')为什么上面的模型在训练时会试图最小化另一个函数（MSE），却能给我们带来最佳的准确率（acc）？我知道，模型在训练完成后，评估指标会给出训练过程中找到的最佳准确率。
我的疑问是：模型在训练过程中不应该专注于最大化准确率（或最小化1/acc）而不是最小化MSE吗？如果那样做，模型不就会给我们带来更高的准确率，因为它知道在训练过程中需要最大化准确率吗？
回答：
首先，您作为示例使用的代码片段：
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics='acc')实际上是无效的（尽管Keras不会产生任何错误或警告），原因非常简单和基础：MSE是有效的用于回归问题的损失函数，而对于这些问题，准确率是没有意义的（准确率仅在分类问题中有意义，而MSE在分类问题中不是有效的损失函数）。有关详细信息（包括代码示例），请参见我在这里的回答；对于scikit-learn中的类似情况，请参见我在这个线程中的回答。
继续回答您的一般问题：在回归设置中，通常我们不需要单独的性能指标，我们通常仅使用损失函数本身来达到这个目的，即您使用的示例的正确代码应该是
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')不指定任何metrics。当然，我们可以使用metrics='mse'，但这是多余的，并不真正需要。有时人们会使用类似于
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics=['mse','mae'])即根据MSE损失优化模型，但除了MSE外，还显示其在平均绝对误差（MAE）上的表现。
现在，关于您的问题：
模型在训练过程中不应该专注于最大化准确率（或最小化1/acc）而不是最小化MSE吗？
这个疑问在原则上确实是有效的（除了提到MSE之外），但仅适用于分类问题，大体上情况如下：我们无法使用大量的凸优化方法来直接最大化准确率，因为准确率不是一个可微分的函数；因此，我们需要一个代理可微分函数作为损失函数。用于分类问题的这种损失函数最常见的例子是交叉熵。
毫不奇怪，您的这个问题不时出现，尽管在上下文中略有变化；例如，请参见我在以下线程中的回答：
对于二元分类中损失和准确率之间的相互作用，您可能会发现我在以下线程中的回答有用：
