lente模型中可使用的损失函数

Lente模型是一个基于图神经网络的模型，可以用于图分类、节点分类、图生成等任务。对于不同的任务，可以使用不同的损失函数。

以下是一些常用的损失函数：

1. 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）：用于分类任务，尤其是多分类任务。
2. 均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss）：用于回归任务，通过计算预测值与真实值之间的差距来评估模型性能。
3. 二元交叉熵损失函数（Binary Cross-Entropy Loss）：用于二分类任务。
4. 边缘损失函数（Margin Loss）：用于支持向量机等模型的损失函数。
5. 优化目标损失函数（Optimization Objective Loss）：用于在训练模型时最小化某个目标函数，如最大似然估计。

当然，这些损失函数只是常见的几种。在实际应用中，可以根据具体任务的特点，选择最适合的损失函数。