MSE Loss

我們發現，MSE能夠判斷出來模型2優於模型1，那為什么不采樣這種損失函數呢？
主要原因是在分類問題中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE損失函數時，采用梯度下降法進行學習時，會出現模型一開始訓練時，學習速率非常慢的情況
使用MSE的一個缺點就是其偏導值在輸出概率值接近0或者接近1的時候非常小，這可能會造成模型剛開始訓練時，偏導值幾乎消失。