分类：
交叉熵损失函数（Cross-entropy loss function）
KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()_HealthScience的博客-CSDN博客
权重交叉熵损失函数（Weighted cross-entropy loss function）
BCEWithLogitsLoss
[Pytorch] BCELoss和BCEWithLogitsLoss(Sigmoid-BCELoss合成为一步)_HealthScience的博客-CSDN博客
回归：
均方差损失 Mean Squared Error Loss（MSE）
平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss（MAE）
MAE 与 MSE 的区别：MAE 和 MSE 作为损失函数的主要区别是：MSE 损失相比于 MAE 通常可以更快的收敛，但 MAE 损失对于异常值更加健壮，即更加不易受到异常值影响。