正则化损失函数损失函数（loss function）是在机器学习中用来衡量预测值与真实值之间差距的函数。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）等。
均方误差(MSE)是指预测值与真实值之差的平方和的平均值，通常用来评估回归模型的性能。
平均绝对误差(MAE)是指预测值与真实值之差的绝对值的平均值，通常用来评估回归模型的性能。
交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)是指对于分类问题，它可以衡量预测概率分布与真实分布之间的差距，通常用来评估分类模型的性能。
选择哪一种损失函数取决于具体的机器学习问题，损失函数的选择会直接影响到模型的性能。

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