本题考查损失函数设计。在回归问题中，均方误差损失（MSE）是最常用的损失函数，它计算预测值和真实值之间的平方差。交叉熵损失和对数损失通常用于分类问题，而Hinge损失常用于支持向量机（SVM）。 A选项的交叉熵损失适用于分类问题，特别是二分类问题； B选项的对数损失是交叉熵损失的另一种表述形式，也用于分类问题； D选项的Hinge损失用于训练支持向量机，不适用于回归问题。 易错点提醒：注意不同损失函数适用的场景，分类问题和回归问题需要使用不同的损失函数。