一篇博客：分類模型的 Loss 為什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559

分類問題的目標變量是離散的，而回歸是連續的數值。

分類問題，都用 onehot + cross entropy

training 過程中，分類問題用 cross entropy，回歸問題用 mean squared error。

training 之后，validation / testing 時，使用 classification error，更直觀，而且是我們最關注的指標。