Torch中的损失函数有哪些常见的类型

在Torch中，常见的损失函数包括：

1. nn.MSELoss：均方误差损失函数，用于回归任务。
2. nn.CrossEntropyLoss：交叉熵损失函数，用于多分类任务。
3. nn.BCELoss：二元交叉熵损失函数，用于二分类任务。
4. nn.NLLLoss：负对数似然损失函数，用于多分类任务。
5. nn.KLDivLoss：KL散度损失函数，用于衡量两个概率分布之间的相似性。
6. nn.SmoothL1Loss：平滑L1损失函数，用于回归任务。
7. nn.BCEWithLogitsLoss：结合了Sigmoid函数和二元交叉熵损失的损失函数，用于二分类任务。
8. nn.MarginRankingLoss：边际排名损失函数，用于学习能够区分正负样本的模型。
9. nn.HingeEmbeddingLoss：铰链嵌入损失函数，用于学习支持向量机（SVM）模型。
10. nn.MultiLabelSoftMarginLoss：多标签软边界损失函数，用于多标签分类任务。