minist数据集常用损失函数
MNIST（手写数字识别）数据集常用于图像分类任务，对于这类任务，以下是一些常用的损失函数：
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）：
适用于多类别分类任务，是最常用的损失函数之一。
正则化损失函数在 MNIST 数据集中，通常使用 softmax 函数来将模型的原始输出转换为类别概率分布，然后计算交叉熵损失。
多类别对数损失函数（Categorical Cross-Entropy Loss）：
类似于交叉熵损失，用于多类别分类。
在 MNIST 中，输入是一个样本的真实标签和模型输出的概率分布，通过对数变换来计算损失。
稀疏多类别对数损失函数（Sparse Categorical Cross-Entropy Loss）：
类似于多类别对数损失，但适用于标签是整数形式的情况。
在 MNIST 中，标签是 0 到 9 的整数，因此可以使用稀疏多类别对数损失。
Hinge 损失函数：
适用于支持向量机（SVM）等任务。
在 MNIST 中，这通常不是最优选择，因为该数据集更适合使用 softmax 损失。
这些损失函数的选择通常取决于模型的输出形式以及任务的性质。对于 MNIST 数据集，由于是多类别分类任务，交叉熵损失函数是一个常见的选择。在实际应用中，建议根据具体情况进行实验和调整。

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