关于损失函数，下列说法错误的是（）。A. 用于衡量模型预测值与真实值之间的差异B. 交叉熵损失函数常用于分类问题C. 均方误差损失函数适用于回归问题D. 损失函数的值越大，说明模型越好

本题主要考察损失函数的基本概念及常见类型的应用，需逐一分析选项判断正误：

选项A

损失函数的核心定义是衡量模型预测值与真实值之间的差异，，这是损失函数的基础作用，，因此选项A正确。

选项B

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是分类问题中最常用的损失函数之一。对于二分类问题，它通过计算预测概率与真实标签的交叉熵来衡量差异；对于多分类问题，通常结合Softmax与交叉熵结合使用。交叉熵损失对分类错误的样本更敏感，适合分类任务，因此选项B正确。

选项C选项

均方误差损失函数（MSE, Mean Squared Error）的公式为：
$MSE = \frac{1}{n}{1}\sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$
其中$y_i$为真实值，$\hat{y}_i$为预测值。MSE直接衡量预测值与真实值的平方差的平均，，适用于**回归问题（如预测房价、温度等连续值），因此选项C正确。

选项D

损失函数的值越小，说明模型预测值与真实值的差异越小，模型性能越好；反之，损失函数值越大，模型预测误差越大，性能越差。因此选项D中“损失函数的值越大，说明模型越好”的表述完全错误。