交叉熵损失函数与均方误差损失函数有什么区别？

交叉熵损失函数和均方误差损失函数是常用的两种损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。它们的区别主要体现在以下几个方面：

1. 应用场景：交叉熵损失函数通常用于分类问题，特别是多分类问题，而均方误差损失函数主要用于回归问题。

2. 对预测值和真实值的敏感程度：均方误差损失函数对预测值和真实值的差异较为敏感，即当预测值与真实值之间的差异较大时，损失函数的值会变得很大；而交叉熵损失函数对差异的敏感程度较低，即使预测值与真实值之间的差异较大，损失函数的值也不会变得特别大。

3. 梯度下降效果：交叉熵损失函数在梯度下降过程中能够更快地收敛，尤其是在分类问题中，相对于均方误差损失函数，交叉熵损失函数能够更好地优化模型。

4. 输出层激活函数的选择：交叉熵损失函数通常与Softmax激活函数配合使用，而均方误差损失函数通常与线性激活函数配合使用。