为什么在分类问题中使用交叉熵loss函数

在Logisitic Regression（逻辑回归）问题中，机器学习的函数模型不使用最直观的平方差作为Loss函数的原因请见下图：

• 当loss函数为平方差的时候（红色网格）：在total loss很大的情况下（四个角），loss函数的梯度几乎为0（网格非常平坦），导致学习速率非常缓慢
• 相比之下，当loss函数为交叉熵的时候（黑色网格）：在total loss很大的情况下（四个角），loss函数的梯度非常大（网格非常陡峭），导致学习速率也很快