显式损失函数与隐式损失函数有何区别？

显式损失函数和隐式损失函数的主要区别在于它们如何定义和计算误差：

1. **显式损失函数**：这是直接明确地定义的，比如均方误差（MSE）或交叉熵（CE），它是关于模型预测值和真实值之间差别的直接度量。我们有具体的数学公式可以计算，并且训练的目标就是最小化这个函数。

2. **隐式损失函数**：也称为无监督损失函数或生成对抗网络（GANs）中的“判别器”损失，它并不直接对应于真实的数据标签，而是通过某种间接的方式来评价模型的性能，比如在GANs中，生成器的目标是使判别器无法区分其生成的样本和真实样本，判别器的目标则是最大化区分真实和虚假样本的能力。

简而言之，显式损失函数提供了一种直接的评估标准，而隐式损失函数则依赖于模型生成的内容或其他复杂交互来衡量效果。