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在Torch中，常见的损失函数包括：
- nn.MSELoss：均方误差损失函数，用于回归任务。
- nn.CrossEntropyLoss：交叉熵损失函数，用于多分类任务。
- nn.BCELoss：二元交叉熵损失函数，用于二分类任务。
- nn.NLLLoss：负对数似然损失函数，用于多分类任务。
- nn.KLDivLoss：KL散度损失函数，用于衡量两个概率分布之间的相似性。
- nn.SmoothL1Loss：平滑L1损失函数，用于回归任务。
- nn.BCEWithLogitsLoss：结合了Sigmoid函数和二元交叉熵损失的损失函数，用于二分类任务。
- nn.MarginRankingLoss：边际排名损失函数，用于学习能够区分正负样本的模型。
- nn.HingeEmbeddingLoss：铰链嵌入损失函数，用于学习支持向量机（SVM）模型。
- nn.MultiLabelSoftMarginLoss：多标签软边界损失函数，用于多标签分类任务。
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