神经网络损失函数都有哪些

神经网络损失函数有很多种，常见的包括：

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。

2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：用于分类问题，根据预测结果和真实标签计算两者之间的交叉熵。

3. 对数似然损失（Log-Likelihood Loss）：用于分类问题，基于预测结果和真实标签的对数似然函数计算损失。

4. 感知机损失（Perceptron Loss）：用于二分类问题，根据预测和真实标签之间的乘积计算损失。

5. 软最大损失（Softmax Loss）：用于多分类问题，结合了交叉熵损失和Softmax函数。

6. Hinge损失：用于支持向量机（SVM）模型，基于预测和真实标签之间的差异计算损失。

这些只是一些常见的损失函数，实际上还有很多其他类型的损失函数可以根据具体任务和模型的需求选择使用。