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Gluon提供了许多常用的损失函数,包括但不限于:
- 平方损失函数(L2损失)
- 交叉熵损失函数
- Kullback-Leibler散度损失函数
- Hinge损失函数
- Huber损失函数
- Softmax交叉熵损失函数
- 负对数似然损失函数
- 绝对差损失函数
- 感知损失函数
- 余弦损失函数
这些常用的损失函数可以用于不同类型的任务,如回归、分类、聚类等。在Gluon中,用户可以根据自己的需求选择合适的损失函数来训练模型。