選擇合適的損失函數來訓練模型通常取決于模型的任務和目標。以下是一些常見的損失函數及其適用場景：
均方誤差（Mean Squared Error）：適用于回歸任務，衡量預測值與真實值之間的差距。
交叉熵損失（Cross Entropy Loss）：適用于分類任務，特別是多類別分類任務。它衡量模型預測的概率分布與真實標簽之間的差距。
對數損失函數（Log Loss）：也適用于分類任務，通常用于二分類問題。
Hinge Loss：適用于支持向量機（SVM）訓練中，用于最大化間隔，并鼓勵正確分類樣本。
KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）：用于衡量兩個概率分布之間的相似性，通常用于生成對抗網絡（GAN）中。
在選擇損失函數時，需要考慮模型的輸出類型、任務類型以及對模型的期望行為。有時候也可以嘗試不同的損失函數來比較它們在訓練過程中的表現，最終選擇最適合的損失函數來訓練模型。
