分类和回归你最常用哪些损失？你更偏好哪几个，为什么（从鲁棒性

在分类问题中常用交叉熵损失函数，因为他不但可以做多分类任务还可以做二分类任务，鲁棒性相对较好，在梯度方面，它采用对数的加法代替乘法，使得梯度爆炸的情况降低。在数值上对数减小了真实值和预测值之间的误差使得更加稳定，回归值常用均方差损失函数，他把真实值和预测值之间的误差进行平方使得误差相加不会相抵消，是模型更好的进行梯度更新，梯度上，均方差的梯度为一个一次式，梯度计算更加容易