多分类逻辑回归损失函数用哪个

多分类逻辑回归损失函数通常使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数，它可以有效地度量两个概率分布之间的差异性，对于多分类问题，交叉熵损失函数可以将每个样本的预测概率向量与真实标签的概率向量进行比较，从而计算损失值。在深度学习中，交叉熵损失函数常用于softmax分类器的训练。