tensorflow自带的损失函数

TensorFlow自带了许多常见的损失函数，以下列举一些常用的损失函数及其对应的TensorFlow函数：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：tf.keras.losses.MeanSquaredError()

2. 交叉熵损失（Cross-Entropy）：tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() （多分类问题）或 tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() （二分类问题）

3. Hinge损失：tf.keras.losses.Hinge()

4. KL散度（Kullback-Leibler Divergence）：tf.keras.losses.KLDivergence()

5. 负对数似然损失（Negative Log Likelihood，NLL）：tf.keras.losses.CategoricalHinge() （多分类问题）或 tf.keras.losses.BinaryHinge() （二分类问题）

6. 绝对值误差（Absolute Error，MAE）：tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()

7. Huber损失：tf.keras.losses.Huber()

8. 稀疏分类交叉熵损失（Sparse Categorical Crossentropy）：tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

9. 自定义损失函数：tf.keras.losses.Loss()

注意：在使用这些损失函数时，需要根据具体的问题和数据类型（如分类问题、回归问题等）选择合适的损失函数。同时，还需要根据实际情况调整损失函数的参数，以达到更好的效果。