在深度学习中，损失函数是模型优化的核心部分之一。而PyTorch中的`torch.nn`模块提供了丰富的损失函数，帮助开发者轻松实现各种任务的需求。今天，让我们一起梳理这些强大的工具吧！✨

首先登场的是经典的 均方误差（MSE） 🎯，它常用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平方差。接着是 交叉熵损失（CrossEntropyLoss） 🔥，这是分类任务的首选，尤其适合多类别场景。此外，还有专门针对二分类的 二元交叉熵（BCELoss） 💘 和更加高效的 BCEWithLogitsLoss 🌟，后者结合了Sigmoid操作，提升了训练效率。

对于分割任务，别忘了 Dice Loss 🍞 和 IoU Loss 🎲，它们能更好地处理类别不平衡的问题。如果你需要更复杂的约束，还可以尝试 L1 Loss 📏 或 Smooth L1 Loss 🛠️，它们对异常值更为鲁棒。

最后，记得结合任务需求选择合适的优化器和正则化方法哦！💪 想了解更多细节？快来查阅官方文档吧！👀

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