深度学习模型常用LOSS

深度学习模型常用的损失函数（Loss Function）有以下几种：

1. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。

2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：用于分类问题，将预测值与真实标签之间的差异度量为交叉熵。

3. 对数损失（Log Loss）：也用于二分类或多分类问题，通过计算预测概率与真实标签之间的对数差异来评估模型性能。

4. KL 散度损失（Kullback-Leibler Divergence Loss）：用于衡量两个概率分布之间的差异，常用于生成模型中。

5. Hinge Loss：用于支持向量机（SVM）等模型中，主要用于二分类问题。

6. 绝对值损失（Absolute Loss）：与均方误差相似，但是直接计算预测值与真实值之间的绝对差异。

这些是深度学习模型中常见的损失函数，根据具体任务和模型需求选择适合的损失函数可以提高模型性能。