均方差损失函数、交叉熵损失函数具体是怎么计算的

均方差损失函数（Mean Squared Error, MSE）和交叉熵损失函数（Cross-entropy Loss）都是常见的用于衡量模型预测结果和真实结果之间差异的损失函数。

均方差损失函数的计算公式如下：

$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$

其中，$n$是样本数量，$y_i$是真实结果，$\hat{y_i}$是模型预测结果。

交叉熵损失函数的计算公式如下：

$CE = -\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}y_{ij}\log(\hat{y_{ij}})$

其中，$n$是样本数量，$m$是类别数量，$y_{ij}$表示样本 $i$ 是否属于类别 $j$，$\hat{y_{ij}}$表示模型预测样本 $i$ 属于类别 $j$ 的概率。

需要注意的是，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，而均方差损失函数则适用于回归问题。