小编Hus*_*Ali的帖子

我正在尝试使用 LSTM 解决一个简单的二元分类问题。我试图找出网络的正确损失函数。问题是，当我使用二元交叉熵作为损失函数时，与使用均方误差 (MSE) 函数相比，训练和测试的损失值相对较高。

经过研究，我发现二元交叉熵应该用于分类问题和 MSE 用于回归问题的理由。但是，就我而言，使用 MSE 进行二元分类时，我获得了更好的准确性和更小的损失值。

我不确定如何证明这些获得的结果是合理的。为什么不使用均方误差来解决分类问题？