在用深度学习做图像处理的时候，常用到的损失函数无非有四五种，为了方便Pytorch使用者，所以简要做以下总结
1）L1损失函数，预测值与标签值进行相差，然后取绝对值，根据实际应用场所，可以设置是否求和，求平均，公式可见下，Pytorch调用函数：nn.L1Loss
2）L2损失函数，预测值与标签值进行相差，然后取平方，根据实际应用场所，可以设置是否求和，求平均，公式可见下，Pytorch调用函数：nn.MSELoss
3）Huber Loss损失函数，简单来说就是L1和L2损失函数的综合版本，结合了两者的优点，公式可见下，Pytorch调用函数：nn.SmoothL1Loss
4）二分类交叉熵损失函数，简单来说，就是度量两个概率分布间的差异性信息，在某一程度上也可以防止梯度学习过慢，公式可见下，Pytorch调用函数有两个，一个是nn.BCELoss函数，用的时候要结合Sigmoid函数，另外一个是nn.BCEWithLogitsLoss()
5）多分类交叉熵损失函数，也是度量两个概率分布间的差异性信息，Pytorch调用函数也有两个，一个是nn.NLLLoss，用的时候要结合log softmax处理，另外一个是nn.CrossEntropyLoss