为什么语义分割选择交叉熵损失函数

在语义分割任务中，选择交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）主要是因为该函数非常适合处理分类问题，特别是多类别分类问题，如图像中的每个像素都需要被正确地分配到对应的语义类别上。

交叉熵损失函数的特点在于：

1. **对称性**：它衡量了预测概率分布和真实标签之间的差异。对于每一个类别的预测概率，交叉熵惩罚低概率的错误更大，奖励高概率的正确预测。

2. **易于优化**：由于交叉熵是非凸函数，但其梯度相对于输入参数是明确且连续的，这使得反向传播算法（Backpropagation）能够有效地更新模型参数，降低损失。

3. **概率解释**：在自然语言处理中，交叉熵可以看作是对预测的概率分布和实际分布之间不确定性的一种度量，这对于像词嵌入这样的任务尤其有用。

因此，在语义分割中，交叉熵损失有助于模型学习区分不同的像素类别，并鼓励生成更精确、更一致的分割结果。相关问题：

1. 交叉熵损失函数相比于其他损失函数有哪些优势？
2. 在训练过程中，如何利用交叉熵来改进语义分割模型的性能？
3. 是否仅限于语义分割，其他机器学习任务也会用到交叉熵？如果是，举例说明。