对于分类问题，我们可以采用哪些损失函数？ A.均方误差损失函数 B.交叉熵损失函数 C.平均绝对误差损失函数。 D.二元交叉熵损失函数。 E.Huber Loss。

对于分类问题，我们可以采用以下损失函数：
B. 交叉熵损失函数
D. 二元交叉熵损失函数

交叉熵损失函数是分类问题中最常用的损失函数之一。它可以用于多类别分类问题和二分类问题。交叉熵损失函数的定义如下：

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

其中，y_ 是真实标签，y 是模型的预测输出。交叉熵损失函数的目标是最小化预测值与真实标签之间的差异。

二元交叉熵损失函数是交叉熵损失函数的一种特殊情况，适用于二分类问题。它的定义如下：

binary_cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))

其中，y_ 是真实标签，y 是模型的预测输出。二元交叉熵损失函数的目标也是最小化预测值与真实标签之间的差异。

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29、对于分类问题，我们可以采用哪些损失函数？ A.均方误差损失函数 B.交叉熵损失函数 C.平均绝对误差损失函数。 D.二元交叉熵损失函数。 E.Huber Loss。

对于分类问题，我们可以采用以下损失函数：
B. 交叉熵损失函数
D. 二元交叉熵损失函数

交叉熵损失函数是分类问题中最常用的损失函数之一。它适用于多分类问题，可以衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数在神经网络中广泛应用，特别是在使用softmax作为激活函数的输出层。

二元交叉熵损失函数是交叉熵损失函数的一种特殊情况，适用于二分类问题。它可以衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，并且在二分类问题中表现良好。

其他选项：
A. 均方误差损失函数主要用于回归问题，不适用于分类问题。
C. 平均绝对误差损失函数也主要用于回归问题，不适用于分类问题。
E. Huber Loss也主要用于回归问题，不适用于分类问题。

在用 sigmoid 作为激活函数的时候，为什么要用交叉熵损失函数，而不用均方误差损失函数？

在使用 sigmoid 激活函数时，通常会选择使用交叉熵损失函数而不是均方误差损失函数。这是因为 sigmoid 函数的输出范围是 (0,1)，适合用于二分类问题。

交叉熵损失函数在二分类问题中非常常用，它能够度量两个概率分布之间的差异。对于二分类问题，我们希望输出的概率尽可能地接近真实标签的概率，交叉熵损失函数能够帮助我们衡量这种差异，并通过反向传播算法来更新模型参数。

相比之下，均方误差损失函数在二分类问题中不如交叉熵损失函数表现好。均方误差损失函数将预测值与真实值之间的差异平方化，这在 sigmoid 函数的输出范围 (0,1) 内可能导致梯度消失的问题。因此，使用均方误差损失函数可能会导致训练过程变慢或不稳定。

总结起来，当使用 sigmoid 激活函数时，为了获得更好的训练效果，通常会选择交叉熵损失函数作为模型的损失函数。