常见的损失函数通常是非负的，因为损失函数的目的是衡量预测值与真实值之间的差异或错误程度。一个好的损失函数应该能够准确反映出预测的错误，并且对预测值的不同误差给予适当的惩罚。

  首先，损失函数的值应该非负，因为它代表了一个差异或错误的度量，不可能存在负的差异或错误。如果损失函数可以取负值，那么负值对总体损失的贡献将被抵消，使得损失的度量无法准确表示预测的错误。

  其次，非负的损失函数有助于确保优化算法的收敛性。优化算法通常通过最小化损失函数来调整模型的参数，使其在训练数据上的预测误差最小化。如果损失函数可以取负值，这可能导致优化算法在迭代过程中出现问题，使得优化过程无法正常进行。

  此外，常见的损失函数如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和交叉熵损失函数等都是非负的。这些损失函数具有良好的数学性质，并且在具体的问题上具有合理的定义和解释。它们可以很好地衡量模型的性能，并且通常与实际应用场景的目标一致。

  总之，常见的损失函数都是非负的，这是为了确保损失函数能够准确衡量预测的错误程度，并且有助于优化算法的收敛性。选择合适的损失函数对于建立有效的机器学习模型至关重要。