本文详细介绍了深度学习中常见的几种损失函数：0-1损失函数，由于其数学性质不佳，常被连续可微的损失函数替代；平方损失函数主要用于回归问题；交叉熵损失函数是分类问题的首选，尤其适用于多类别任务；最后，Hinge损失函数在二分类问题中发挥重要作用。通过理解这些损失函数，有助于优化模型性能。
损失函数是一个非负实数函数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异
0-1损失函数：
L ( y , f ( x , θ ) ) = ˙ { 0 ( i f y = f ( x , θ ) ) 1 ( e l s e ) L(y,f(x,\theta))\dot= \begin{cases} 0(if y=f(x,\theta))\\ 1 (else)\end{cases} L(y,f(x,θ))=˙{
0(ify=f(x,θ))1(else)
0-1损失函数可以客观的评价模型的好坏，但缺点是数学性质不好，常用连续可微的损失函数替代
平方损失函数:
L ( y , f ( x , θ ) ) = ˙ 1 2 ( y − f ( x , θ ) ) 2 L(y,f(x,\theta))\dot=\frac{1}{2}(y-f(x,\theta))^2 L(y,f(x,θ))=˙
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