BP神经网络分类损失函数的取舍

BP神经网络分类问题的损失函数一般选择交叉熵损失函数。交叉熵损失函数可以度量模型输出的概率分布与真实标签概率分布之间的差异，是一种常用的分类损失函数。

在实际应用中，有时可以根据实际情况选择其他的损失函数。例如，对于二分类问题，可以选择sigmoid交叉熵损失函数；对于多分类问题，可以选择softmax交叉熵损失函数。

此外，也可以根据具体的任务需求，选择其他的损失函数，如均方误差（MSE）损失函数、平均绝对误差（MAE）损失函数等。需要根据实际情况进行选择。