在深度学习中，损失函数是评估模型预测输出与真实标签之间差异的重要指标。不同类型的任务需要使用不同的损失函数来训练模型。下面将介绍几种常见的损失函数：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：均方误差是回归任务中最常见的损失函数之一。它计算模型预测值与真实值之间的平方差，并求取平均值作为损失。MSE对异常值比较敏感。

2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：交叉熵通常用于分类任务，特别是多分类问题。它衡量了模型输出的概率分布与真实标签之间的相似程度，促使模型学会正确分类数据。

3. 对数损失（Log Loss）：对数损失是交叉熵损失的特例，常用于二分类问题。它衡量了模型对每个类别的置信度与真实标签之间的符合程度。

4. 背景误差（Hinge Loss）：主要用于支持向量机（SVM）等模型中，对应线性SVM分类器的损失函数。Hinge Loss可以帮助模型找到最大间隔超平面，从而提高分类效果。

5. KL散度（Kullback-Leibler Divergence）：KL散度通常用于衡量两个概率分布之间的差异，被广泛应用于生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等模型中。

6. Huber损失：Huber损失结合了均方误差和绝对误差的优点，在一定阈值范围内使用平方损失，而在该范围之外使用绝对损失，以此来降低对异常值的敏感性。

7. 余弦损失（Cosine Proximity Loss）：在某些情况下，通过最小化余弦相似度的差异来训练模型，这时可以使用余弦损失。

总的来说，选择合适的损失函数对于训练深度学习模型至关重要。不同的任务和模型结构可能需要不同的损失函数来确保模型的有效训练和良好性能。深入理解各种损失函数的特点和适用场景，有助于提升模型的训练效果，进而取得更好的预测结果。