在深度学习中，交叉熵是一种常用的损失函数，BinaryCrossentropy和SparseCategoricalCrossentropy都是交叉熵的变体，常用于二分类和多分类任务。它们有以下的区别：

BinaryCrossentropy适用于二分类问题，并且预测输出是一个标量（0或1），真实标签也是一个标量（0或1）。每个预测的元素在0到1之间进行规范化，并且是概率。概率越高，预测为1的可能性就越大。

SparseCategoricalCrossentropy适用于多分类任务，并且预测输出是一个张量，其中每个元素都是该类别的概率。对于多分类问题，标签是整数，而不是一个独热向量。因此，在使用SparseCategoricalCrossentropy时需要将标签进行one-hot编码。

下面是使用这两种交叉熵的简单示例：

BinaryCrossentropy的使用示例

model.compile(optimizer='adam', loss='BinaryCrossentropy', metrics=['accuracy'])

SparseCategoricalCrossentropy的使用示例

model.compile(optimizer='adam', loss='SparseCategoricalCrossentropy', metrics=['accuracy'])

如果你的任务是二分类问题，则使用BinaryCrossentropy，如果是多分类问题，则使用SparseCategoricalCrossentropy，并且确保你的标签已被转换为one-hot编码。