为什么分类模型损失函数使用交叉熵而不是mse

分类模型损失函数使用交叉熵是因为交叉熵能更好地衡量分类任务中的错误率。

交叉熵是一种常用的损失函数，特别适用于分类问题。它基于信息论的概念，衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。在分类任务中，我们通常希望模型能够预测出正确的类别，而不仅仅是输出一个数值。

相比于均方误差（MSE）损失函数，交叉熵对错误分类的惩罚更高。在使用MSE时，由于其平方差的特性，错误分类的梯度可能会相对较小，导致模型收敛缓慢。而交叉熵在遇到错误分类时，梯度更大，能够更快地调整模型参数，提高准确率。

此外，交叉熵还有一些其他优点。例如，它能够更好地处理多分类问题，并且对概率分布的敏感性更高，使得模型更容易区分不同类别。

综上所述，由于交叉熵损失函数在分类任务中具有更好的性能和优势，因此被广泛应用于分类模型中。