核心考点：损失函数的应用场景。 解题思路分析：交叉熵损失函数常用于分类问题，衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。均方误差、平滑L1损失和Huber损失通常用于回归问题。 选项分析： A. 均方误差：常用于回归问题，衡量预测值与真实值的平方误差。 B. 交叉熵损失：常用于分类问题，衡量预测概率分布与真实概率分布的差异，符合题目描述。 C. 平滑L1损失：常用于回归问题，对异常值不如均方误差敏感。 D. Huber损失：常用于回归问题，结合了均方误差和绝对误差的优点，对异常值具有鲁棒性。 易错点提醒：容易将分类和回归的损失函数混淆，注意交叉熵损失函数是针对概率分布的，因此常用于分类。