在构建CNN模型时,使用交叉熵损失函数的主要原因是什么?

答案解析

交叉熵损失函数的核心考点是其在分类问题中的有效性。选择正确答案B的依据是,交叉熵损失函数特别适合多分类任务,因为它能够衡量预测概率分布与真实标签分布之间的差异。选项A错误,因为交叉熵不适用于回归问题。选项C虽然可能是事实,但并不是交叉熵的主要优点。选项D不正确,因为交叉熵损失函数无法处理缺失值。
正确答案:B
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