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。