图像分类的常见损失函数

图像分类任务中常用的损失函数有几种：

1. **交叉熵损失(Cross Entropy Loss)**：这是最基础也最常用的损失函数之一，尤其是在深度学习中用于监督学习任务。它衡量了模型预测概率分布与真实标签之间的差异。

2. **对数似然损失(Log Loss)**：其实质也是交叉熵损失的一种形式，通常用于二分类或多分类任务。它的目的是最小化模型预测错误的概率。

3. **均方误差(Mean Squared Error, MSE)**：原本主要用于回归问题，但在某些情况下，如softmax归一化的输出被当作概率看待时，MSE也可作为图像分类的损失函数。

4. **Focal Loss**：为了解决类别不平衡的问题，Focal Loss引入了一个动态权重项，重点惩罚那些容易被分类正确的样本，提升模型对少数类别的识别能力。

5. **Dice Loss**：特别是在处理医学影像分割等领域，Dice系数常被转化为损失函数，以提高边缘检测精度。

6. **Hinge Loss**：主要用于支持向量机等结构化预测模型，对于多分类问题也能应用，但不如Softmax-Cross Entropy常用。