損失函數(shù)是在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中用來衡量模型預(yù)測值與真實標簽之間差異的函數(shù)，不同的任務(wù)和模型可能需要不同的損失函數(shù)，以下是一些常見的損失函數(shù)：均方誤差、平均絕對誤差、交叉熵損失、對數(shù)損失、多類別交叉熵損失、二分類交叉熵損失、余弦相似度損失、希爾伯特-施密特口袋、Huber損失和感知器損失等 。

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