交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1損失函數、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

深度學習之損失函數小結 在深度學習中，損失函數扮演着很重要的角色。經過最小化損失函數，使得模型達到收斂狀態，減小模型預測值的偏差。所以，不一樣的損失函數，對模型的影響是重大的。下面總結一下經常使用的損失函數：html 圖像分類：交叉熵 目標檢測：Focal loss、L1/L2損失函數、IOU Loss、GIOU、DIOU、CIOU IOU Loss：考慮檢測框和目標框重疊面積。web GIOU

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