我需要在Keras中应用以下损失函数：

这是我的代码：

input_shape = self.s_dim[1:]input_ = Input(shape=input_shape, name='input')hidden = Dense(self.n_hidden, activation='relu')(input_)out = Dense(3, activation='sigmoid')(hidden)model = Model(inputs=input_, outputs=out, name="ar-model")model.compile(loss='mean_squared_logarithmic_error', optimizer=SGD(lr=self.lr_ar))return model

损失函数mean_squared_logarithmic_error在这里合适吗？

回答：

mean_squared_logarithmic_error与你所寻找的对数损失不同。对数损失与交叉熵相同。你可以使用binary_crossentropy或categorical_crossentropy，这取决于你的输出。