一、交叉熵损失

交叉熵损失是深度学习中最常用的损失函数之一，特别适合于分类问题。它度量的是模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。

二、Dice Loss

Dice Loss基于Dice系数，常用于处理不平衡数据。它可以更好地度量分割的准确性。

三、Jaccard/IOU Loss

Jaccard或IOU Loss是基于Jaccard指数或称为交并比。它是一个衡量两个集合相似性的指标。

四、Tversky Loss

Tversky Loss是Dice Loss和Jaccard Loss的一般化，加入了对假阳性和假阴性的权重。

五、Focal Loss

Focal Loss是为了解决分类问题中类别不平衡而提出的。它增加了对难以分类样本的关注。

六、Boundary Loss

Boundary Loss特别关注分割边界的准确性，对于需要精确边缘检测的任务特别有效。

七、Combination Loss

Combination Loss是将多种loss function结合起来，旨在兼顾不同loss的优点，以达到更好的分割效果。

延伸阅读

如何选择合适的loss function

选择合适的loss function是模型训练的关键。不同的loss function有其特定的适用场景。在选择时，除了考虑数据的特性，还要考虑任务的需求和模型的特点。试验多种loss function，通过验证集的表现来决定非常适合的那个，也是一个常见的策略。