Keras中常用的损失函数包括：
- mean_squared_error（均方误差）：计算预测值与真实值之间的平均平方误差，常用于回归问题。
- mean_absolute_error（平均绝对误差）：计算预测值与真实值之间的平均绝对误差，也常用于回归问题。
- binary_crossentropy（二元交叉熵）：用于二分类问题，计算预测值与真实值之间的交叉熵损失。
- categorical_crossentropy（多分类交叉熵）：用于多分类问题，计算预测值与真实值之间的交叉熵损失。
- hinge（合页损失）：用于支持向量机（SVM）模型，用于最大化正确类别和最接近的错误类别之间的间隔。
这些损失函数的作用是衡量模型在训练过程中的性能，帮助模型调整权重以最小化损失函数的值，从而提高模型的准确性和泛化能力。选择合适的损失函数取决于具体的任务和数据集。
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