一、概念区别

1. 均方差损失函数（MSE）
简单来说，均方误差（MSE）的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值、

2. Cross-entropy（交叉熵损失函数)
交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。
它刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。

二、为什么不用MSE（两者区别详解）

2.1 原因 1：交叉熵loss权重更新更快

2.1.1 MSE

比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为:
$$C=\frac{(y-a{)}^2}{2}$$

其中 $C$ 是损失， $y$ 是我们期望的输出（真实值 target），$a$ 为神经元的实际输出（输出值）, $z=wx+b，a=\sigma (z)$

在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新 $w$ 和 $b$ ，因此需要计算损失函数对 $w$ 和 $b$ 的导数：

$$\frac{\partial C}{\partial w}=(a-y){\sigma }^{\prime }(z)x=(a-y)a(1-a)x\approx a{\sigma }^{\prime }(z)$$
$$\frac{\partial C}{\partial b}=(a-y){\sigma }^{\prime }(z)=(a-y)a(1-a)\approx a{\sigma }^{\prime }(z)$$
（其中 $x$ 和 $y$ 都是已知量，因为网络输入都是以 $（x_i,y_i$）形式输入的，所以上式直接的 “≈” 把 $x$ 和 $y$ 略去了）

而后更新 $w$ 和 $b$ ：
$$w=w-\eta \frac{\partial C}{\partial w}=w-\eta a{\sigma }^{\prime }(z)$$
$$b=b-\eta \frac{\partial C}{\partial b}=b-\eta a{\sigma }^{\prime }(z)$$

因为sigmoid函数的性质，如图的两端，几近于平坦，导致 ${\sigma }^{\prime }(z)$ 在 $z$ 取大部分值时会很小，这样会使得 $w$ 和 $b$ 更新非常慢（因为 $\eta a{\sigma }^{\prime }(z)=>0$ ）。

再定量解释如下：
在上式
$$\frac{\partial C}{\partial w}=(a-y){\sigma }^{\prime }(z)x=(a-y)a(1-a)x\approx a{\sigma }^{\prime }(z)$$
a) 当真实值 $y=1$ ,
若 输出值 $a=1$，则 $\frac{\partial C}{\partial w}=0$

若 输出值 $a=0$，则 $\frac{\partial C}{\partial w}=0$

b) 当真实值 $y=0$ ,
若 输出值 $a=1$，则 $\frac{\partial C}{\partial w}=0$

若 输出值 $a=0$，则 $\frac{\partial C}{\partial w}=0$

也就是平方损失（MSE）的梯度更新很慢，如下图所示

这就带来实际操作的问题。当梯度很小的时候，应该减小步长（否则容易在最优解附近产生来回震荡），但是如果采用 MSE ，当梯度很小的时候，无法知道是离目标很远还是已经在目标附近了。（离目标很近和离目标很远，其梯度都很小）

2.1.2 Cross-entropy

为了克服上述 MSE 不足，引入了categorical_crossentropy（交叉熵损失函数）

1、二分类 Binary Cross-entropy

激活函数为 sigmoid
$$f(z)=\frac{1}{1+\exp (-z)}$$
损失函数：

$$L(\mathbf{w})=-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\left[y_i\log f\left({\mathbf{x}}_i\right)+\left(1-y_i\right)\log \left(1-f\left({\mathbf{x}}_i\right)\right)\right]$$
或者简写成：
$$C=-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\left[y_i\ln a+\left(1-y_i\right)\ln (1-a)\right]$$
其中 $z=wx+b，a=\sigma (z)$，$N$ 表示样本数量。

同样求导可得：
$$\frac{\partial C}{\partial w_j}=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(\sigma (z)-y)x_j=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(a-y)x_j$$
$$\frac{\partial C}{\partial b}=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(\sigma (z)-y)=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(a-y)$$

=================================================================
证明如下：
$$\begin{array}{rl}\frac{\partial C}{\partial w_j}& =-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\left(\frac{y}{\sigma (z)}-\frac{(1-y)}{1-\sigma (z)}\right)\frac{\partial \sigma }{\partial w_j}\\ & =-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\left(\frac{y}{\sigma (z)}-\frac{(1-y)}{1-\sigma (z)}\right){\sigma }^{\prime }(z)x_j\\ & =\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\frac{{\sigma }^{\prime }(z)x_j}{\sigma (z)(1-\sigma (z))}(\sigma (z)-y)\\ & =\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N{x}_j(\sigma (z)-y)\end{array}$$

其中，${\sigma }^{\prime }(z)=\sigma (z)(1-\sigma (z))$

=================================================================

因此，$w$ 的梯度公式中原来的 ${\sigma }^{\prime }(z)$ 被消掉了，所以导数中没有 ${\sigma }^{\prime }(z)$ 这一项，权重的更新是受 $(a-y)$ 这一项影响（表示真实值和输出值之间的误差），即受误差的影响，所以当误差大的时候，权重更新就快，当误差小的时候，权重的更新就慢。

2、多分类 Categorican Cross-entropy
激活函数为 softmax
$$\sigma (\mathbf{z}{)}_j=\frac{e^{z_j}}{{\sum }_{k=1}^K{e}^{z_k}}$$
可以看作是Sigmoid的一般情况，用于多分类问题。

损失函数：
$$C=-\sum _{i=1}^k{y}_i\ln a_i$$

后续分析类似。

2.1.3 补充 Cross-entropy 的缺点

sigmoid(softmax)+cross-entropy loss 擅长于学习类间的信息，因为它采用了类间竞争机制，它只关心对于正确标签预测概率的准确性，忽略了其他非正确标签的差异，导致学习到的特征比较散。基于这个问题的优化有很多，比如对softmax进行改进，如L-Softmax、SM-Softmax、AM-Softmax等。这些在本篇不展开讨论。

2.2 原因 2：MSE是非凸优化问题而 Cross-entropy 是凸优化问题

2.2.1 MSE

我们从最简单的线性回归开始讨论：
线性回归（回归问题）使用的是平方损失：

$$\begin{array}{rl}{L}_{(\omega ,b)}& =\frac{1}{2N}\sum _{i=1}^N{\left(f\left(x_i\right)-y_i\right)}^2\\ & =\frac{1}{2N}\sum _{i=1}^N{\left(y_i-\omega x_i-b\right)}^2\end{array}$$
因为这个函数 $L_{(\omega ,b)}$ 是凸函数，直接求导等于零，即可求出解析解，很简单。但是对于逻辑回归则不行（分类问题）【注意：逻辑回归不是回归！是分类！！】。因为如果逻辑回归也用平方损失作为损失函数，则：
$$\begin{array}{rl}{L}_{(\mathbf{w})}& =\frac{1}{2N}\sum _{i=1}^N{\left(f\left(x_i\right)-y_i\right)}^2\\ & =\frac{1}{2N}\sum _{i=1}^N{\left(y_i-\sigma (z)\right)}^2\\ & =\frac{1}{2N}\sum _{i=1}^N{\left(y_i-\sigma (\mathbf{w}\cdot \mathbf{x})\right)}^2\\ & =\frac{1}{2N}\sum _{i=1}^N{\left(y_i-\frac{1}{1+e^{-(\mathbf{w}\cdot \mathbf{x})}}\right)}^2\end{array}$$
其中 $N$ 表示样本数量。
上式是非凸的，不能直接求解析解，而且不宜优化，易陷入局部最优解，即使使用梯度下降也很难得到全局最优解。如下图所示：

2.2.2 Cross-entropy

而，Cross-entropy 计算 loss，则依旧是一个凸优化问题。

以下进行详细说明和推导：

逻辑回归模型进行学习时，给定训练集： T = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , ⋯   , ( x N , y N ) } T=\left\{\left(\boldsymbol{x}_{1}, y_{1}\right),\left(\boldsymbol{x}_{2}, y_{2}\right), \cdots,\left(\boldsymbol{x}_{N}, y_{N}\right)\right\} T={(x1​,y1​),(x2​,y2​),⋯,(xN​,yN​)}，其中 x i = [ x i ( 1 ) x i ( 2 ) ⋮ x i ( n ) ] ∈ R n , y i ∈ { 0 , 1 } \boldsymbol{x}_{i}=\left[\begin{array}{c}x_{i}^{(1)} \\ x_{i}^{(2)} \\ \vdots \\ x_{i}^{(n)}\end{array}\right] \in \mathbf{R}^{n}, \quad y_{i} \in\{0,1\} xi​=⎣⎢⎢⎢⎢⎡​xi(1)​xi(2)​⋮xi(n)​​⎦⎥⎥⎥⎥⎤​∈Rn,yi​∈{0,1}，可以应用 极大似然估计 估计模型参数，从而得到逻辑回归模型。

设：
$$P(Y=1|\mathbf{x})=\pi (\mathbf{x}),P(Y=0|\mathbf{x})=1-\pi (\mathbf{x})$$
似然函数：
$$\prod _{i=1}^N{\left[\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right]}^{y_i}{\left[1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right]}^{1-y_i}$$
对数似然函数为：
$$\begin{array}{rl}L(w)& =\log \left[\prod _{i=1}^N{\left[\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right]}^{y_i}{\left[1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right]}^{1-y_i}\right]\\ & =\sum _{i=1}^N\left[y_i\log \pi \left({\mathbf{x}}_i\right)+\left(1-y_i\right)\log \left(1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right)\right]\\ & =\sum _{i=1}^N\left[y_i\log \frac{\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)}{1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)}+\log \left(1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right)\right]\\ & =\sum _{i=1}^N\left[y_i\left(\mathbf{w}\cdot {\mathbf{x}}_i\right)-\log \left(1+e^{w\cdot {\mathbf{x}}_i}\right)\right]\end{array}$$
接下来求 $L(w)$ 的极大值，从而得到 $w$ 的估计值。

这样一来，问题就变成了以对数似然函数为目标函数的最优化问题，逻辑回归
中通常的方法就是梯度下降法和拟牛顿法。

极大似然函数是求极大，取个相反数，再对所有 $N$ 个样本取平均，即得到逻辑回归的损失函数：
$$\begin{array}{rl}L(\mathbf{w})& =\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\left[-y_i\log \pi \left({\mathbf{x}}_i\right)-\left(1-y_i\right)\log \left(1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right)\right]\\ & =-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\left[y_i\log \pi \left({\mathbf{x}}_i\right)+\left(1-y_i\right)\log \left(1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right)\right]\end{array}$$

并且这个损失函数 $L(w)$ 是凸函数，没有局部最优解，便于优化。

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以下是直观理解：
$$L(\mathbf{w})=\{\begin{array}{rl}-\log \left(\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right)& \text{ if }y=1\\ -\log \left(1-\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)\right)& \text{ if }y=0\end{array}$$

其中：
$$\pi \left({\mathbf{x}}_i\right)=P(Y=1|\mathbf{x})=\frac{e^{w\cdot \mathbf{x}}}{1+e^{\mathbf{w}\cdot \mathbf{x}}}=\frac{1}{1+e^{-(\mathbf{w}\cdot \mathbf{x})}}$$

当类别标签为$y=1$ 时，越靠近 1 则损失越小；当类别标签为 $y=0$ 时，越靠近 1
则损失越大.

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三、总结

1. 分类问题，都用 one-hot + Cross-entropy

2. training 过程中，分类问题用 Cross-entropy，回归问题用 mean squared error。

3. training 之后，validation / testing 时，使用 classification error，更直观，而且是我们最关注的指标。（分类错误数量 / 总数）
   即：classification error $=\frac{\text{ count of error items }}{\text{ count of all items }}$

参考链接：
4. 《李宏毅机器学习》课程中 逻辑回归 一节，: 李宏毅机器笔记 Logistic Regression（解释 LR 为什么不能用 square error ）.
5. 解析损失函数之categorical_crossentropy loss与 Hinge loss.
6. 神经网络的分类模型 LOSS 函数为什么要用 CROSS ENTROPY.
7. 交叉熵损失函数.

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题主本硕机械专业，自学转互联网 算法岗成功，获得阿里、字节、美团、华为等 15+ offer
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