损失函数衡量预测值和实际值之间的差异，指导优化过程。常见的损失函数包括用于回归的均方误差 (MSE) 和用于分类的交叉熵损失。MSE惩罚大偏差，而交叉熵测量概率分布之间的距离。
支持向量机 (svm) 中使用的铰链损失适用于具有大间距分离的二进制分类。对于诸如对象检测之类的任务，诸如Union交集 (IoU) 或Focal Loss之类的专门损失可以解决不平衡的数据集。
选择正确的损失函数取决于任务和数据特征。例如，在gan等生成模型中，对抗性损失平衡生成器和鉴别器目标。还可以针对独特的需求设计自定义损失函数，以确保最佳的模型性能。