分类问题为什么使用交叉熵误差作为损失函数？
在分类问题中,我们通常使用交叉熵损失,而不是平方误差损失的主要原因是：
输出解释不同。分类使用概率,而回归使用具体预测值。交叉熵更适合度量概率分布之间的距离
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