lr 为什么不采用 mse 而是采用交叉熵损失？

Lr（Learning Rate，学习率）本身并不是一种损失函数，而是梯度下降等优化算法中的一个重要参数，它控制着每次更新参数的速度。MSE（Mean Squared Error，均方误差）和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）则是用于训练机器学习模型的成本函数，特别是针对分类任务的。

选择MSE作为损失函数通常适用于回归问题，它衡量的是预测值与真实值之间的平均平方差，能直观地反映数据点之间的距离。然而，对于分类问题，尤其是二元或多类别分类，交叉熵损失更为合适：

1. **对称性**：交叉熵是对数形式的，它不像MSE那样受到极端值的影响，对于概率接近0或1的预测结果，它惩罚效果更明显，有助于模型更好地分辨不同类别的边界。

2. **概率解释**：交叉熵的自然对数形式使得它的梯度直接对应于模型预测的概率分布与真实标签分布之间的差异，这与实际的决策边界相吻合，有助于理解模型的学习过程。

3. **稳定性**：在深度学习中，交叉熵损失有助于防止梯度消失问题，并且在训练过程中更容易收敛。

因此，在训练神经网络时，尤其是在分类任务中，我们会更多地使用交叉熵损失配合学习率来优化模型。至于学习率的选择，一般会通过学习率衰减、动态调整或者其他优化技巧来保证学习过程的有效性。