TensorFlow提供了许多常用的损失函数，包括但不限于：
- 均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss）
- 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
- Hinge损失函数（Hinge Loss）
- Huber损失函数（Huber Loss）
- Kullback-Leibler散度损失函数（Kullback-Leibler Divergence Loss）
- Softmax交叉熵损失函数（Softmax Cross Entropy Loss）
- Sparse Softmax交叉熵损失函数（Sparse Softmax Cross Entropy Loss）
- Sigmoid交叉熵损失函数（Sigmoid Cross Entropy Loss）
- L1损失函数（L1 Loss）
- L2损失函数（L2 Loss）
这些损失函数可以根据具体的任务和模型选择合适的损失函数来优化模型的训练。
辰迅云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器