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原文标题：《深度学习模型中的损失函数总结》

在深度学习中，损失函数是衡量模型预测结果与真实结果之间差异的度量，并用于更新模型的参数。本文总结了常见的深度学习模型中常用的损失函数，如均方误差、交叉熵损失函数等。同时，文章还介绍了学习率的概念以及如何选择合适的学习率。

损失函数是深度学习中非常重要的一部分，选择合适的损失函数可以提高模型的训练效果。本文为深度学习初学者提供了基本的参考和指导。

【完】
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
这篇中文文章总结了深度学习模型中常用的损失函数，如均方误差和交叉熵损失函数，并讲解了损失函数的作用和重要性。此外，文章还介绍了如何选择适当的学习率。对于深度学习初学者，这篇文章提供了有用的参考和指南。