深度学习中的损失函数（Loss Function）是一个衡量预测结果与真实结果之间差异的函数，也称为
误差函数。它通过计算模型的预测值与真实值之间的不一致程度，来评估模型的性能。
损失函数按任务类型分为回归损失和分类损失，回归损失主要处理连续型变量，常用MSE、MAE等，对异常值敏感度不同；分类损失主要处理离散型变量，常用
Cross Entropy Loss、Dice Loss等，适用于不同分类任务需求。
损失函数（Loss Function）是什么？损失函数是深度学习中用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的函数。
损失函数通过计算一个数值，来表示模型预测的准确性或误差大小。
为什么需要损失函数？
在训练过程中，模型的目标是通过调整其参数来最小化损失函数的值，从而提高预测的准确性。
回归损失（Regression Loss）是什么？回归损失是损失函数在回归问题中的具体应用。回归问题是指预测一个或多个连续值的问题，与分类问题（预测离散值）相对。
回归损失函数有哪些？
回归损失函数包括均方误差（MSE）和绝对误差（MAE），MSE对异常值敏感，适用于精确预测场景；MAE对异常值鲁棒，适用于异常值可能重要的场景。
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是什么？均方误差（MSE）计算的是预测值与真实值之间差的平方的平均值。
MSE对异常值非常敏感，因为较大的误差会受到更大的惩罚（误差的平方会放大差异）。它通常用于需要精确预测的场景，但可能不适用于异常值较多的数据集。绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）是什么？绝对误差（MAE）计算的是预测值与真实值之间差的绝对值的平均值。
MAE对异常值的鲁棒性较好，因为无论误差大小，都以相同的权重进行计算（绝对误差不会放大差异）。它通常用于异常值可能代表重要信息或损坏数据的场景。分类损失（Classification Loss）是什么？分类损失是在训练分类模型时，用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的一种度量。它是一个非负值，反映了模型预测结果的准确性。分类损失越小，意味着模型的预测结果与真实标签越接近，模型的性能也就越好。
分类损失函数有哪些？分类损失函数包括交叉熵损失（Cross Entropy Loss）和骰子损失（Dice Loss）。
Cross Entropy Loss是基于信息论中交叉熵概念的分类损失函数，用于衡量预测概率分布与真实标签概率分布之间的差异，值越小表示模型性能越好；而Dice Loss则是基于Dice系数的损失函数，用于评估图像分割任务中预测结果与真实标签的相似度，值越小表示分割精度越高。
交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是什么？在分类问题中，一个分布是模型的预测概率分布，而另一个分布是真实标签的概率分布（通常以one-hot编码表示）。交叉熵损失通过计算这两个分布之间的差异来评估模型的性能。
骰子损失（Dice Loss）是什么？骰子损失基于Dice系数，后者用于评估两个二值图像或二值掩码的重叠情况。Dice系数的值在0到1之间，值越大表示两个集合越相似。
在图像分割任务中，Dice Loss常用于评估模型对目标区域的分割精度，特别是在医学图像分割等需要高精度的小目标区域分割的场景中。
