考研中常用的目标函数主要取决于具体的应用场景和需求。以下是一些常见的目标函数类型及其在考研中的应用：
均方误差（Mean Squared Error, MSE）
定义：均方误差是预测值与真实值之差的平方的平均值。
应用场景：在回归问题中，MSE常作为损失函数，用于衡量模型预测的准确性。
平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）
定义：平均绝对误差是预测值与真实值之差的绝对值的平均值。
应用场景：与MSE类似，MAE也用于回归问题，对异常值不太敏感。
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
定义：交叉熵损失用于衡量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。
应用场景：在分类问题中，交叉熵损失常作为损失函数，用于优化模型以最小化预测概率分布与真实概率分布之间的差异。
对数损失（Log Loss）
定义：对数损失是交叉熵损失的一种特殊情况，适用于二分类问题。
应用场景：在二分类问题中，对数损失用于衡量模型预测的概率与真实标签之间的差异。
稀疏分类交叉熵损失（Sparse Categorical Cross-Entropy）
定义：稀疏分类交叉熵损失是交叉熵损失的一种变体，适用于标签是稀疏向量的情况。
应用场景：在标签数据较为稀疏时，使用稀疏分类交叉熵损失可以提高计算效率。
Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler Divergence）
定义：Kullback-Leibler散度用于衡量两个概率分布之间的差异。
应用场景：在模型选择和优化中，KL散度可以用于评估模型预测的概率分布与真实概率分布的接近程度。
余弦相似度（Cosine Similarity）
定义：余弦相似度衡量的是两个向量在方向上的相似程度，而不是它们的大小。
应用场景：在文本分类、推荐系统等任务中，余弦相似度可以用于计算向量之间的相似性。
这些目标函数在考研的不同阶段和应用场景中有着广泛的应用，选择合适的目标函数对于优化模型和提高预测准确性至关重要。建议根据具体任务的需求选择合适的目标函数，并在实际应用中进行适当的调整和优化。