本文详细探讨了交叉熵损失（Cross-entropy）和均方误差（MSE）在机器学习中的区别及其优缺点。文章首先介绍了两者的概念：MSE 是通过计算预测值与真实值差的平方的平均值来衡量误差，而交叉熵损失则用于评估概率分布之间的差异，尤其适用于分类问题。接着，文章分析了为什么交叉熵损失优于 MSE，包括交叉熵在权重更新时速度更快，因为它不受激活函数梯度的影响，且交叉熵损失函数是凸优化问题，便于优化，而 MSE 在分类问题中是非凸的，容易陷入局部最优。文章还指出交叉熵的缺点，如在学习类间信息时可能会忽略非正确标签的差异。最后，文章总结了在实际应用中，分类问题通常使用交叉熵损失，而回归问题则使用 MSE，并强调在验证和测试阶段，分类错误率是更直观的评估指标。