PyTorchでよく使用される損失関数は何ですか？

PyTorchでよく使用される損失関数には以下のものがあります：

1. nn.MSELossは、回帰タスクに使用される平均二乗誤差損失関数です。
2. nn.CrossEntropyLossは、多クラス分類タスクで使用されるクロスエントロピー損失関数です。
3. nn.NLLLossは、多クラス分類タスクに使用される負の対数尤度損失関数です。
4. nn.BCELossは、2クラス分類タスクに使用される2値交差エントロピー損失関数です。
5. nn.BCEWithLogitsLossは、Sigmoid活性化関数とバイナリクロスエントロピー損失関数を組み合わせたもので、2値分類タスクに使用されます。
6. nn.CTCLossは、シーケンスラベリングタスク向けのConnectionist Temporal Classification（CTC）損失関数です。
7. KL散度損失関数で、2つの確率分布の違いを測定する。
8. nn.SmoothL1Lossは、回帰タスク用の平滑なL1損失関数です。
9. nn.CosineEmbeddingLoss：2つのベクトル間の類似度を測定するための余弦埋め込み損失関数。
10. nn.TripletMarginLossは、特徴表現を学習するための三つ組のマージン損失関数です。