分類問題為什麼選擇交叉熵二不使用均方差
通俗的說：一般我們使用平方差作為損失函式，（y^'-y）^2作為損失函式，這種損失函式在進行梯度下降計算的時候會出現梯度彌散，導致學習速率下降，使用交叉熵作為損失函式可以很好的解決這個問題。
解釋：均方差正態分佈
在訓練神經網路中，使用分類錯誤率或是均方差往往會丟掉很多有用的資訊
舉例證明
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