損失関数（Loss Function）は、機械学習やディープラーニングにおいて、予測結果と真の値（または教師データ）の間の誤差を評価するために使用される関数です。損失関数の値は、学習アルゴリズムがモデルのパラメータを調整する際の指標となります。

損失関数は、モデルの予測値と真の値との間の誤差を数値化するために使用されます。そのため、損失関数の値が小さいほど、モデルの予測が真の値に近いと言えます。

損失関数は、問題の性質や目的に応じて選択されます。以下に、一部の一般的な損失関数の例を挙げます：

1. 平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）: 予測値と真の値の差の二乗の平均を計算します。回帰問題でよく使用されます。

2. 二値交差エントロピー（Binary Cross-Entropy）: 2つのクラス分類問題において、予測値と真の値の間の交差エントロピーを計算します。

3. カテゴリ交差エントロピー（Categorical Cross-Entropy）: 多クラス分類問題において、予測値と真の値の間の交差エントロピーを計算します。

4. ロジット損失（Log Loss）: 2つのクラス分類問題において、予測値と真の値の間のロジット損失（対数尤度）を計算します。

5. ハインゼル損失（Hinge Loss）: サポートベクターマシン（SVM）などの最大マージン分類器において使用される損失関数です。

6. KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）: 確率分布の間の差異を計算するために使用されます。主に教師なし学習や生成モデルで使用されます。

損失関数の選択は、問題の性質やモデルの目的に合わせて行われます。適切な損失関数の選択は、モデルの学習とパフォーマンスに重要な影響を与えるため、注意が必要です。