深度学习中，损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的重要指标。本文将介绍一些常见的损失函数及其在深度学习中的应用。
常见损失函数
均方误差（Mean Squared Error, MSE） 均方误差是回归问题中最常用的损失函数之一，它计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。
交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 交叉熵损失常用于分类问题，它衡量的是预测概率分布与真实概率分布之间的差异。
二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss） 二元交叉熵损失是交叉熵损失的一种特殊情况，适用于二分类问题。
Hinge 损失（Hinge Loss） Hinge 损失常用于支持向量机（SVM）分类，它衡量的是分类器预测的间隔大小。
Softmax 损失（Softmax Loss） Softmax 损失是交叉熵损失在多分类问题中的应用，它将预测的概率分布与真实分布进行比较。
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