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前言
本篇文章主要是记录一下不同场景，不同任务下的损失函数，主要会对比不同损失函数之间的特点，优缺点，以及应用场景
一、回归任务
1.1 L1平均绝对差损失（Mean Absolute Error Loss，MAE）
1.2 L2 均方根损失 (Root Mean Squared Error Loss，RMSE)
1.3 均方差损失（Mean Squared Error Loss，MSE）
1.4 平滑L1 损失函数(Smooth L1 Loss)
1.5 huber loss
二、分类任务
2.1 0-1损失函数(zero-one loss)
2.2 交叉熵损失(Cross Entropy loss)
2.3 合页损失(Hinge Loss)
2.4 Softmax Loss
2.5 Focal Loss
2.6 Dice Loss
2.7 BCE loss
三、特殊任务
3.1 人脸识别
3.2 风格迁移
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。