TensorFlow提供了許多常用的損失函數，包括但不限于：
- 均方誤差損失函數（Mean Squared Error Loss）
- 交叉熵損失函數（Cross Entropy Loss）
- Hinge損失函數（Hinge Loss）
- Huber損失函數（Huber Loss）
- Kullback-Leibler散度損失函數（Kullback-Leibler Divergence Loss）
- Softmax交叉熵損失函數（Softmax Cross Entropy Loss）
- Sparse Softmax交叉熵損失函數（Sparse Softmax Cross Entropy Loss）
- Sigmoid交叉熵損失函數（Sigmoid Cross Entropy Loss）
- L1損失函數（L1 Loss）
- L2損失函數（L2 Loss）
這些損失函數可以根據具體的任務和模型選擇合適的損失函數來優化模型的訓練。
