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。

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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。它通过计算模型预测值与真实标签之间的差异来衡量模型的性能。交叉熵损失函数在多分类问题中表现良好。

二元交叉熵损失函数是交叉熵损失函数的一种特殊形式，适用于二分类问题。它将模型预测的概率与真实标签的概率进行比较，衡量模型的性能。

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。