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在TFLearn中，可以使用tflearn.objectives模塊來定義損失函數。常見的損失函數包括categorical_crossentropy（多分類交叉熵損失函數），binary_crossentropy（二分類交叉熵損失函數），mean_square（均方誤差損失函數）等。
例如，可以使用以下代碼定義一個使用categorical_crossentropy損失函數的模型：
import tflearn
import tensorflow as tf
# 定義輸入層
input_layer = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
# 定義全連接層
fc1 = tflearn.fully_connected(input_layer, 128, activation='relu')
# 定義輸出層
output_layer = tflearn.fully_connected(fc1, 10, activation='softmax')
# 定義損失函數和優化器
net = tflearn.regression(output_layer, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# 構建模型
model = tflearn.DNN(net)
在上面的例子中，使用tflearn.regression函數定義了損失函數為categorical_crossentropy，優化器為adam。然后通過tflearn.DNN類構建了模型。
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