深度学习中，常见的损失函数

深学习中常见的损失函数包括：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归任务，计算预测值与真实值之间的差距。

2. 交叉熵（Cross Entropy，CE）：用于分类任务，衡量模型输出的概率分布与真实标签的差距。

3. 对数损失（Log Loss）：也用于二分类任务，计算模型输出的概率与真实标签的差距。

4. KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KLD）：度量两个概率分布之间的差距，常用于生成模型的训练。

5. 感知机损失（Perceptron Loss）：用于二分类任务，基于感知机模型的原理，当预测错误时才会有损失。

6. 负对数似然损失（Negative Log Likelihood，NLL）：用于多分类任务，衡量模型输出的概率分布与真实标签的差距。

7. Hinge损失：用于支持向量机（SVM）的训练，基于最大化分类间隔的原理。

选择何种损失函数取决于具体的任务和模型结构。