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本文介绍了机器学习中的各种损失函数，包括交叉熵、二元交叉熵、分类交叉熵、稀疏分类交叉熵、泊松损失、相对熵、焦点损失、GIoU、均方差、平均绝对误差百分比、均方对数误差和余弦相似度。这些损失函数在不同的场景下有不同的应用，如二元交叉熵适用于二分类问题，而焦点损失则适用于不平衡数据和目标检测的分类问题。