深度学习常见的损失函数

深度学习中常见的损失函数有：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题，衡量模型预测值与实际值之间的差异。

2. 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）：用于分类问题，衡量模型输出与真实标签之间的差异。

3. 对数损失函数（Log Loss）：也用于分类问题，通常用于二元分类，衡量模型输出概率与真实标签之间的差异。

4. Hinge Loss：用于支持向量机（SVM）等模型，衡量模型输出与真实标签之间的差异，并且在分类错误时损失函数值为非常大的正数。

5. Huber Loss：用于回归问题，对于大误差使用平方损失函数，对于小误差使用绝对损失函数。

6. KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KLD）：用于度量两个概率分布之间的差异，通常用于无监督学习中的生成模型。

7. GAN Loss：用于生成对抗网络（GAN）中，判别器和生成器的损失函数分别为交叉熵损失函数和对数损失函数。

这里只列出了部分常见的损失函数，实际应用中还可能会有其他的损失函数。