总结【科技匠|从理论到实践分析分类问题中为什么不使用均方误差损失函数】通过理论分析和代码实践 ， 可以发现在分类问题中使用最大似然函数作为代价函数的两个优点：
最大似然函数作为代价函数时 ， 具有当误差越大时 ， 参数的梯度越大 ， 模型收敛越快最大似然函数作为代价函数时 ， 真实值与模型预测值之间的误差和参数的梯度呈反比 ， 而均方误差作为代价函数时 ， 真实值与模型预测值之间的误差和参数呈非线性关系 ， 不利于模型的收敛最大似然函数作为代价函数的梯度区间(梯度大于0)大于以均方误差作为代价函数的梯度区间

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