分类问题为什么不使用MSE

最新推荐文章于 2025-10-13 09:36:27 发布
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#分类 #机器学习 #算法

本文探讨了在分类任务中MSE与CrossEntropy两种损失函数的区别。MSE结合sigmoid激活函数可能导致梯度消失问题；而CrossEntropy通常提供更丰富的梯度信息，有助于加快收敛速度。但在某些情况下，MSE也可能成为有效的替代方案。

1.对于分类问题 使用 MSE + sigmoid 会发生梯度弥散现象（即在接近负无穷和正无穷时梯度接近于0）
2.使用Cross Entropy 的梯度信息大于MSE 即收敛速度快
3. 但是有时当Cross Entropy 学习效果不好时 可以尝试MSE

为什么均方差（MSE）不适合分类问题？交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？
weixin_41888969的博客
04-22 1万+
1.为什么均方差（MSE）不适合分类问题？ 当sigmoid函数和MSE一起使用时会出现梯度消失。原因如下： (1)MSE对参数的偏导 (2)corss-entropy对参数的偏导 由上述公式可以看出，在使用MSE时，w、b的梯度均与sigmoid函数对z的偏导有关系，而sigmoid函数的偏导在自变量非常大或者非常小时，偏导数的值接近于零，这将导致w、b的梯度将不会变化，也就是出现所谓的...
为什么分类问题不能使用mse损失函数，更容易理解版本
qq_43572514的博客
04-22 1406
为了解决分类问题中的梯度传播问题和适应离散标签的特性，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、对数损失函数（Logarithmic Loss，Log Loss）等。这些损失函数在分类问题中更常见，能够更好地衡量预测概率分布与真实标签之间的差异，并且在梯度计算和优化过程中更加稳定和有效。
mse和交叉熵loss，为什么分类问题不用 mse
最新发布
qq_57565004的博客
10-13 440
摘要： 在分类任务中，交叉熵损失优于均方误差（MSE）的原因主要有三点：1）MSE基于高斯分布假设，与分类问题的概率分布本质（伯努利/多项式分布）不匹配，而交叉熵源自最大似然估计，更符合分类特性；2）MSE结合Sigmoid/Softmax易导致梯度消失，尤其在预测错误时修正能力弱，交叉熵则能提供与误差成比例的强梯度信号；3）MSE形成非凸优化曲面且对错误惩罚不足，交叉熵构造凸优化目标并通过指数级惩罚推动模型快速修正错误。
分类问题为什么用交叉熵损失不用 MSE 损失
佚失的诗篇
04-02 7274
本文从概率、梯度和直观三个角度说明为何分类问题使用交叉熵损失而非 MSE 损失
交叉熵
VIEO
06-25 5115
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 1. 引言 我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy）。这...
为什么分类问题不能使用mse损失函数
热门推荐
Be busy living or busy dying
05-26 1万+
文章目录起因原因最根本的原因交叉熵损失函数原理另一个次要原因用交叉熵损失函数后还会有梯度消失的问题吗？参考来源链接 起因 因为最开始听一个老师讲的时候把这个问题将偏了，或者说没有说明根本原因，所以现在这个问题把我搞蒙了。 原因 最根本的原因 在线性回归中用到的最多的是MSE(最小二乘损失函数)，这个比较好理解，就是预测值和目标值的欧式距离。 而交叉熵是一个信息论的概念，交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预
分类问题不采用均方误差MSE作为损失函数的根本原因
williamchin的博客
10-16 911
分类问题不使用MSE的本质原因
分类问题可以使用MSE(均方误差)作为损失函数吗
u013385018的专栏
03-31 1万+
一、. 从损失函数公式本身来说 1. 从损失函数公式的物理含义来说 MSE衡量的是预测值和目标值的欧式距离。 而交叉熵是一个信息论的概念，交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。 所以交叉熵本质上是概率问题，表征真实概率分布与预测概率分布差异，和几何上的欧氏距离无关，在回归中才有欧氏距离的说法， 而在分类问题中label的值大小在欧氏空间中是没有意义的。所以分类问题不能用mse作为损失函数
MSE.zip_MATLAB MSE分类器_mse_mse分类_二分类数据集_人工数据集
09-22
在给定的“MSE.zip”压缩包中，包含了一个使用MATLAB实现的MSE（最小二乘法）分类器，用于解决二分类问题。这个分类器基于人工构造的数据集，提供了对学生数据集和sona10折叠2类数据集的分类功能。 最小二乘法...
深入理解: 为什么MSE Loss不适合处理分类任务？
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03-30 3293
深入理解: 为什么MSE Loss不适合处理分类任务？
为什么分类问题不使用MSE(平方损失函数)
myblog
03-23 1285
链接
关于为什么分类问题不能使用MSE
qq_40519226的博客
02-29 1732
从本质上讲，交叉熵衡量的是同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布和预测概率分布之间的差异，所以交叉熵本质是概率问题，和几何上的欧式距离无关，在回归问题中才有欧式距离的说法。这就要求使用激活函数对最后一层进行处理，二分类使用sigmoid，多分类就使用softmax，这两个函数本质上是等价的。也是可以的，但是更多的是将回归问题转变为分类问题（离散化），然后使用交叉熵损失函数。，因此，只有在a被正确预测（a=1），且b和c都是相同值时，loss最小。
梯度下降法实现逻辑回归，以及关于为什么 MSE 不能用于分类问题
x66ccff
06-26 830
梯度下降法实现逻辑回归
分类问题为什么要使用交叉熵而不是MSE损失函数
wonengguwozai的博客
11-11 2037
假设现在有一个分类问题： feature是2维的向量 目标类别有3种 一共有4个样本： 上面虽然使用的是Sigmoid函数，其实分类问题使用的是softmax函数，softmax可以看做sigmoid在对分类问题上的推广。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np A = np.linspace(0, 1, 100) plt.plot(A, A ** 2 * (1 - A)) plt.xlabel("absolute error") p
为什么分类任务偏爱交叉熵？MSE 为何折戟？
qq_45464126的博客
07-29 1175
摘要：本文探讨了为何分类任务优先使用交叉熵而非均方误差（MSE）作为损失函数。从三个维度分析：（1）数学本质：交叉熵直接衡量概率分布差异，而MSE计算数值距离；（2）优化效率：交叉熵避免Sigmoid激活导致的梯度消失问题，参数更新更直接；（3）信息论视角：交叉熵最小化真实类别的编码长度，与分类目标一致。实验显示，交叉熵在准确率和收敛速度上显著优于MSE。结论指出交叉熵在目标匹配、优化效能和概率解释性方面的三重优势，是分类任务的理想选择。
分类的损失函数为什么用交叉熵而不用MSE？
real_ilin的博客
04-10 2578
在NLP的应用中，分类算法是最常用的算法，而分类算法最常用的损失函数是交叉熵。为什么我们会用交叉熵作为分类算法的标配呢？在模型的训练过程中，最小化交叉熵意味着模型学到了什么？为什么不用均方误差（MSE）作为分类算法的损失函数呢？如果MSE不好，那其他的损失函数，比如合页损失（Hing Loss）呢？ 交叉熵最小话到底在学什么？ 博文中介绍了信息熵、KL散度、交叉熵，从信息论的角度解释了为什么可以用交叉熵来作为分类算法的损失函数。 在机器学习中，实际上有三个概率分布：真实数据的分布、训练数据的分布、模型学习到
为什么大模型的损失函数采用交叉熵而不是 MSE？
u012374012的专栏
05-21 478
这个问题不只是局限在大模型的损失函数，可以扩展为：为什么分类的损失函数采用交叉熵而不是 MSE？之所以这么做的原因，根本上是因为机器学习做的事情就是在做最大似然估计(MLE), 当然贝叶斯学派是在做最大后验概率估计(MAP)。
【机器学习】分类时，为什么不使用均方误差而是使用交叉熵作为损失函数
UESTC_201722的博客
05-23 3935
MSE对于每一个输出的结果都非常看重，而交叉熵只对正确分类的结果看重 当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时，（标签的值为1时表示属于此分类，标签值为0时表示不属于此分类），**MSE对于每一个输出的结果都非常看重**，**而交叉熵只对正确分类的结果看重**。例如：在一个三分类模型中，模型的输出结果为（a,b,c)，而真实的输出结果为(1,0,0)，那么MSE与cross-entropy相对应的...
为啥分类用交叉熵
我的博客
12-07 2548
个人理解分类问题也可以用mse 只不过是交叉熵更好一点，好处如下： 1 交叉熵计算量更小一点，mse需要计算每一个类别。 比如y_pre（0.2, 0.3, 0.5），yi（0,1,0） 需要计算3个减法平方相加(0.2-0)**2 + (0.3-1) ** 2 + (0.5-0)**2，使用交叉熵的话 值只需要计算 -1*log(0.3) 2 以sigmoid为例（softmax...
分类任务为什么不能用MSE
02-26
### 均方误差不适用于分类任务的原因 对于分类任务而言，模型的目标是从多个类别中选择最合适的标签。均方误差（Mean Squared Error, MSE）定义为预测值与真实值之间差的平方平均数： \[ \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2 \] 然而，在分类场景下，输出通常是离散的概率分布而非连续数值。此时应用MSE存在几个显著缺点。 #### 输出概率解释困难 当采用softmax激活函数时，神经网络最后一层会给出样本属于各个类别的概率估计。如果直接利用这些概率计算MSE，则意味着把本应互斥的不同类别视为可以线性组合的关系，这显然违背了实际意义[^3]。 #### 不利于优化决策边界 由于MSE惩罚较大偏离的程度远超过较小偏差，因此可能导致训练过程中过分关注那些距离目标较远的数据点而忽视靠近边界的实例。这种特性使得基于MSE构建的分类器难以形成清晰有效的决策面来区分不同类别之间的差异[^1]。 #### 缺乏理论支持 从统计学习的角度看，交叉熵损失具有坚实的贝叶斯推断基础——它对应于最大似然估计原则下的负对数似然度量方式；相比之下，尽管MSE广泛应用于回归分析领域内，但在处理多分类问题上缺乏相应的理论依据支撑其合理性[^2]。 综上所述，为了更好地适应分类任务的特点并取得更优性能表现，通常推荐选用诸如二元/多元交叉熵之类的专门设计用于评估分类效果好坏的标准替代通用性强但针对性不足的MSE作为损失函数。 ```python import torch.nn.functional as F def cross_entropy_loss(output, target): loss = F.cross_entropy(output, target) return loss ```
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