1. 面试官：请说明L1损失函数和L2损失函数的区别，以及它们各自在训练深度学习模型中的适用场景。

2. 面试官：解释交叉熵损失函数在多分类任务中的作用，并举例说明其在PyTorch中的应用。

3. 面试官：如何理解均方差损失函数（MSE）在回归任务中的应用，以及在PyTorch中如何使用MSE损失函数进行模型训练？

4. 面试官：请解释泊松损失函数（Poisson Loss）在计数任务中的作用，并介绍其在PyTorch中的应用场景。

5. 面试官：谈谈交叉熵损失函数与KL散度之间的关系，以及它们在深度学习中的应用区别。

6. 面试官：请说明Hinge损失函数和Margin Ranking Loss的区别，以及它们在支持向量机（SVM）和Siamese网络中的应用。

7. 面试官：解释Focal Loss在目标检测任务中的作用，并举例说明在目标检测任务中使用Focal Loss的场景。

8. 面试官：如何理解感知损失函数（Perceptron Loss）在感知器模型中的应用，以及在PyTorch中如何使用感知损失函数进行二分类任务的训练？

9. 面试官：请说明Huber损失函数与均方误差损失函数的异同，以及Huber损失函数在训练回归模型时的优势。

10. 面试官：谈谈自定义损失函数在PyTorch中的实现方式，并举例说明自定义损失函数的应用情景。