当模型预测结果需要考虑预测值与真实值之间的相似度时，以下哪种损失函数较为合适？
答案解析
本题考查损失函数在特定情境下的适用性。KL散度损失用于衡量两个概率分布的相似度，因此当模型预测结果需要考虑预测值与真实值之间的相似度时，KL散度损失较为合适。均方误差损失和绝对误差损失关注的是预测值与真实值的差异，而交叉熵损失关注的是分类任务的准确性。
A选项错误，因为均方误差损失关注的是差异而不是相似度。B选项错误，因为交叉熵损失适用于分类任务。C选项错误，因为绝对误差损失同样关注的是差异。
正确答案：D