深度学习的损失函数都有哪些

深度学习中常用的损失函数有以下几种：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题，计算预测值和真实值之间的平均平方误差。

2. 交叉熵（Cross Entropy，CE）：用于分类问题，衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。

3. 对数似然损失（Log-Likelihood Loss）：也用于分类问题，是交叉熵的一种特殊情况。

4. 负对数似然损失（Negative Log-Likelihood Loss，NLL）：也用于分类问题，是对数似然损失的一种变体。

5. Hinge Loss：用于支持向量机（SVM）模型，用于二分类问题。

6. 平衡误差损失（Balanced Error Rate Loss，BER）：用于不平衡数据集的分类问题。

7. Kullback-Leibler 散度（Kullback-Leibler Divergence，KLD）：也用于分类问题，衡量两个概率分布之间的差异。

8. Huber Loss：用于回归问题，是均方误差和绝对误差的折中。

以上是常用的一些损失函数，不同的问题和模型可能需要选择不同的损失函数。