日本A100 GPU服务器的损失函数及其适用场景

均方误差（Mean Squared Error，MSE）：

适用于回归问题，例如预测连续值。

当目标值和预测值之间的差异越大时，MSE会受到更大惩罚。

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：

适用于分类问题，特别是多类别分类。

在训练分类模型时很常见，尤其是在使用 softmax 激活函数时。

对数损失（Log Loss）：

类似于交叉熵损失，适用于二分类或多分类问题。

在神经网络的二分类输出层中应用广泛。

带权重的交叉熵损失（Weighted Cross-Entropy Loss）：

用于不平衡数据集，通过为不同类别分配不同的权重来处理类别不平衡问题。

Kullback-Leibler 散度（Kullback-Leibler Divergence）：

用于衡量两个概率分布之间的距离，经常用于生成对抗网络（GANs）等模型。

Huber Loss：

介于均方误差和绝对误差之间，对异常值更具鲁棒性。

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