TensorFlow提供了哪些常用的损失函数

TensorFlow提供了许多常用的损失函数，包括但不限于：

1. 均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss）
2. 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
3. Hinge损失函数（Hinge Loss）
4. Huber损失函数（Huber Loss）
5. Kullback-Leibler散度损失函数（Kullback-Leibler Divergence Loss）
6. Softmax交叉熵损失函数（Softmax Cross Entropy Loss）
7. Sparse Softmax交叉熵损失函数（Sparse Softmax Cross Entropy Loss）
8. Sigmoid交叉熵损失函数（Sigmoid Cross Entropy Loss）
9. L1损失函数（L1 Loss）
10. 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。