在构建深度神经网络（DNN）时，选择合适的损失函数和激活函数是至关重要的环节之一。这两者的搭配直接影响模型的学习效率与预测精度。🔍

首先，损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失等。例如，在回归问题中，MSE能有效评估连续变量的预测误差；而在分类任务中，交叉熵损失则更适合捕捉类别间的差异性。🎯

接着，激活函数决定神经元输出的非线性特性。ReLU（Rectified Linear Unit）因其简单高效而被广泛采用，尤其适用于隐藏层。对于输出层，Sigmoid或Softmax常用于二分类或多分类场景，它们能够将输出压缩到[0,1]区间内，便于概率解释。😄

总之，合理配置损失函数与激活函数，是打造高性能DNN的关键步骤之一。不断尝试与调整，才能找到最适合特定任务的最佳组合！💪