关键词：均方误差损失、交叉熵损失、随机梯度下降、Adam优化器、损失函数选择
摘要：本文主要介绍了在构建神经网络时如何选择损失函数和优化器。对于损失函数，重点讲解了适用于回归问题的均方误差损失（MSE）和用于分类问题的交叉熵损失（Cross Entropy Loss），并给出了各自的使用场景与注意事项。针对优化器，分别介绍了随机梯度下降（SGD）和Adam优化器，强调了它们的优缺点及使用方法。文章通过PyTorch代码示例展示了如何定义和使用这些损失函数与优化器，并解释了关键语句的作用，帮助读者更好地理解和应用。
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