1.binary_crossentropy交叉熵损失函数，一般用于二分类：
这个是针对概率之间的损失函数，你会发现只有yi和ŷ i是相等时，loss才为0，否则loss就是为一个正数。而且，概率相差越大，loss就越大。这个神奇的度量概率距离的方式称为交叉熵。
2.categorical_crossentropy分类交叉熵函数：
交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数。 如下公式所示：y表示真实标记的分布，a则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量y与a的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题，因为学习速率可以被输出的误差所控制。