损失函数是深度学习模型训练的核心导航仪，它通过数学方法量化模型预测与真实结果的偏差，为参数优化提供明确方向。作为模型能力的"评分标准"，损失函数将复杂的性能评估转化为可优化的标量值，驱动模型从随机初始状态逐步逼近理想状态。从功能角度看，损失函数主要分为三类：面向回归任务的均方误差（MSE）和Huber损失，通过平方或分段函数衡量连续值差异；用于分类任务的交叉熵和Focal Loss，专注概率分布匹配与类别不平衡处理；以及针对特殊需求的Triplet Loss、IoU Loss等定制化函数。其中交叉熵因其梯度特性成为分类任务的金标准，而MSE的凸性使其在回归问题中广受欢迎。优秀损失函数需具备计算高效性、梯度合理性和任务适配性三大特征。现代研究趋势显示，自适应损失权重学习和面向评估指标的损失设计正成为前沿方向，如直接优化IoU的GIoU Loss。理解损失函数的数学本质和工程特性，是构建高效深度学习系统的关键基础。