本文詳細(xì)探討了交叉熵?fù)p失（Cross-entropy）和均方誤差（MSE）在機(jī)器學(xué)習(xí)中的區(qū)別及其優(yōu)缺點(diǎn)。文章首先介紹了兩者的概念：MSE 是通過計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值差的平方的平均值來衡量誤差，而交叉熵?fù)p失則用于評(píng)估概率分布之間的差異，尤其適用于分類問題。接著，文章分析了為什么交叉熵?fù)p失優(yōu)于 MSE，包括交叉熵在權(quán)重更新時(shí)速度更快，因?yàn)樗皇芗せ詈瘮?shù)梯度的影響，且交叉熵?fù)p失函數(shù)是凸優(yōu)化問題，便于優(yōu)化，而 MSE 在分類問題中是非凸的，容易陷入局部最優(yōu)。文章還指出交叉熵的缺點(diǎn)，如在學(xué)習(xí)類間信息時(shí)可能會(huì)忽略非正確標(biāo)簽的差異。最后，文章總結(jié)了在實(shí)際應(yīng)用中，分類問題通常使用交叉熵?fù)p失，而回歸問題則使用 MSE，并強(qiáng)調(diào)在驗(yàn)證和測(cè)試階段，分類錯(cuò)誤率是更直觀的評(píng)估指標(biāo)。