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1、常见的损失函数总结如下01损失函数描述预测值与目标值不相等得1，否则为0特点直观反映分类错误数量，但非凸性限制其应用感知机采用此损失绝对值损失函数描述计算预测值与目标值差的绝对值适用场景适用于多种问题log对数损失函数描述在多分类任务中表现优秀，能良好表征概率分布。

2、常见的损失函数包括以下几类1 分类损失函数 Hinge损失常用于支持向量机，对错误分类或分类置信度不足的样本敏感 指数损失在AdaBoost算法中使用，对错误分类的样本特别敏感 交叉熵损失深度学习中最常用的分类损失函数，用于衡量模型预测概率与真实标签的差异，包括二分类交叉熵损失和多分类交叉熵。

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常用的损失函数

1、Zero-one Loss：原始损失函数，预测值与目标值不相等为1，相等为0。适用于分类问题，但由于非凸性和不连续性，不适于深度学习。 Hinge Loss：用于支持向量机，定义在预测正确时为0，错误时为1-f(x)。在间隔最大化问题中求解。

2、均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。