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交叉熵最新娱乐体验_交叉熵损失函数公式(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

交叉熵

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

2024自动驾驶工程师面试必备题集给自己留点时间，把这些题目都过一遍，面试时你会更有底气哦！ 1️⃣ EKF推导：解释一下扩展卡尔曼滤波器（EKF）的工作原理。 2️⃣ EKF的本质：为什么说EKF是高斯系统，白噪声？ 3️⃣ 高斯牛顿法的应用：高斯牛顿法解决的是什么问题？ 4️⃣ 非线性优化：你对非线性优化有多少了解？ 5️⃣ 牛顿法的阶数：牛顿法是几阶的？（答案是二阶） 6️⃣ 最速下降法：解释一下最速下降法（一阶梯度）。 7️⃣ 牛顿法：牛顿法（二阶梯度）是什么？ 8️⃣ 高斯牛顿法：高斯牛顿法用于解决什么？它收敛速度快，但可能遇到什么问题？ 9️⃣ L-M算法：L-M算法如何解决线性方程组系数矩阵的奇异矩阵和病态矩阵问题？ 𐟔Ÿ 交叉熵函数：如何计算交叉熵函数？为什么不使用均方误差（MSE）？交叉熵是对称的吗？ 1️⃣1️⃣ 梯度消失问题：解释一下梯度消失现象。 1️⃣2️⃣ 过拟合问题：如何解决过拟合问题？可以从数据、模型和训练方法上分别处理。 1️⃣3️⃣ ICP匹配过程：ICP匹配的步骤是什么？包括数据关联和计算雅可比矩阵。 1️⃣4️⃣ ICP的问题：给定两个平面点云，求解ICP会遇到什么问题？ 1️⃣5️⃣ ICP的缺点：ICP有哪些缺点？如何应对这些问题？ 1️⃣6️⃣ G-N算法实现：写一个G-N算法的实现，或者实现ICP。答案都已经准备好了，赶紧去复习吧！𐟓–𐟒ꀀ

huggingface 的 transformers 有大 bug 1，你训练的时候数据长度不一致用 padding 填充且用交叉熵做损失的时候并且使用累计梯度的时候 2，这个会让模型训练效率变低或者结果变差

[LG]《On Information-Theoretic Measures of Predictive Uncertainty》K Schweighofer, L Aichberger, M Ielanskyi, S Hochreiter [JKU Linz] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

深度学习基础：成本函数详解深度学习课程的目标是让每个人都能通过阅读完整篇文章来理解深度学习，而不是被那些看似高大上的词汇所迷惑。我个人曾经被那些营销号的影响所困扰，当我明白了这些看似复杂的概念后，现状并未改变。希望通过我的努力，让这些知识体系化，并通俗易懂！如果你喜欢我的讲解，希望你能点赞收藏。成本函数，也称为损失函数或目标函数，是机器学习和深度学习中的基本概念。它是神经网络的预测输出与实际目标输出之间的误差或差异的度量。训练神经网络的目标是最小化这个成本函数。成本函数简介 𐟓Š 成本函数量化预测值和期望值之间的误差，并将其以单个实数的形式呈现。根据问题的不同，使用不同类型的成本函数。均方误差 (Mean Squared Error - MSE) 𐟓ˆ 均方误差 (MSE) 是一种流行的回归问题成本函数。它计算实际值和预测值之间的平均平方差。交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） 𐟓‰ 交叉熵损失用于分类问题。对于二元分类，我们使用二元交叉熵损失，对于多类分类，我们使用分类交叉熵损失。其他成本函数 𐟌Ÿ 在特定场景中还有许多其他成本函数，包括用于支持向量机的 Hinge Loss、用于回归任务的 Log-Cosh Loss 以及用于将神经网络输出视为概率分布的 KL-Divergence。选择正确的成本函数 𐟎€‰择正确的成本函数至关重要，因为它直接影响模型的学习过程。我们将讨论影响这种选择的因素以及不同的问题如何需要不同的成本函数。小测验 𐟓 让我们通过一个小测验来测试您的理解情况。

从基础数学直觉的角度深入探讨卷积神经网络（CNN）的构建和工作原理。网页链接作者：Himanshu Dubey。文章先介绍了CNN中的关键概念，如卷积操作、卷积层、重塑层、二元交叉熵损失和激活函数。详细解释了如何从头开始构建CNN，并逐步深入到每个模块的数学原理和代码实现。最后以解决MNIST手写数字分类问题作为实践案例，展示了CNN的应用。

ResNet+U-Net，医学新突破！ 1️⃣ 特征提取与精准分割的完美结合：ResNet以其卓越的特征提取能力而闻名，而U-Net则在医学图像分割等领域展现了极高的精准度。将ResNet的强大架构融入U-Net的编码器部分，不仅能够充分利用ResNet在深层特征提取上的优势，还能保持U-Net在精确分割上的高效性。 2️⃣ 多尺度特征融合的优化：结合ResNet和U-Net的模型还通过在不同尺度上进行特征融合来优化性能。这种策略使得算法能够捕捉到深层次的细节特征，并有效地利用这些特征进行更准确的图像分割。例如，可以在U-Net的跳跃连接中引入ResNet的残差连接，以增强多尺度特征的融合能力。 3️⃣ 上下文信息的增强：在处理复杂图像如医学图像时，上下文信息的理解至关重要。通过在U-Net的结构中集成ResNet，可以更有效地利用深层网络捕捉的上下文信息，从而提高分割的准确性和一致性。这种改进尤其对于处理具有复杂背景或不规则形状的图像特别有效。 4️⃣ 端到端训练的改进：将ResNet和U-Net结合的另一个创新是优化了端到端的训练策略。这包括使用更高效的损失函数，如加权交叉熵或Dice系数，以及改进的正则化和优化方法，以确保整个网络能够有效地学习和适应各种分割任务。 5️⃣ 特定应用场景的定制化：最后，针对不同的应用场景定制化这种结合模型是一个重要的创新方向。例如，在处理医学图像时，可以根据不同的解剖结构或病变类型调整网络结构和参数。这种定制化的方法能够显著提高模型在特定任务上的性能和泛化能力。

[LG]《Cut Your Losses in Large-Vocabulary Language Models》E Wijmans, B Huval, A Hertzberg, V Koltun... [Apple] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

损失函数全解析：选择与优化指南在机器学习中，损失函数是训练过程中不可或缺的一部分，它能帮助我们优化模型的性能。今天，我想和大家分享一些关于损失函数的干货，希望能帮到你。损失函数的作用 𐟔 损失函数的主要任务是衡量模型预测值与真实标签之间的差异。这种差异可以通过多种方式来计算，比如均方误差（MSE），它适用于回归问题，计算的是预测值与真实标签之间的平方差。MSE对异常值比较敏感，所以对于那些误差较大的样本，它会给予较高的惩罚。对于分类问题，我们常用的损失函数有交叉熵损失和对数损失。交叉熵损失衡量了预测结果与真实标签之间的差异，特别适合多分类问题。而对数损失则常用于二分类问题，它对错误的预测有指数级的惩罚。损失函数的选择 𐟎€‰择合适的损失函数需要根据具体的任务类型和数据特点来决定。比如，回归问题中MSE通常是个不错的选择；而对于分类问题，交叉熵损失或对数损失可能更合适。当然，有时候我们还需要根据具体需求设计一些定制的损失函数。损失函数的优化 𐟚€ 为了优化模型的性能，我们可以利用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。这个过程会根据损失函数的形式和模型参数来更新模型参数，使其逐渐收敛于最优解。损失函数的扩展应用 𐟌Ÿ 除了常见的用途外，损失函数还有一些扩展应用。例如，正则化损失函数用于控制模型的复杂度，避免过拟合；对抗性损失函数则用于生成对抗网络（GAN）中，通过博弈过程来提高生成器的性能。希望这些分享能帮你更加深入理解和应用损失函数。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

科大讯飞AI算法工程师面试全攻略 𐟔 LoRA微调（矩阵分解）全参微调：完全调整所有参数。秩R的本质：先降维再升维。初始化矩阵：正态分布或均匀分布初始化矩阵A，零矩阵初始化矩阵B。预训练参数：固定大语言模型的参数，只训练矩阵A和矩阵B。超参数R：根据2的整数次幂调整。 𐟔 RAG（检索器和生成器）检索器：输入文本通过BM25检索相似文本，再通过文本嵌入和余弦相似度找到最相似的文本。生成器：一方面使用提示词工程生成，另一方面通过外链脚本或Agent生成。 𐟔 LSTM的门门的本质：一层全连接层，输入向量，输出0或1。遗忘门：上一个时刻有多少保留到当前时刻（使用sigmoid激活函数）。输入门：当前时刻的输入有多少保留到单元状态（使用sigmoid激活函数）。输出门：单元状态有多少需要输出（使用tanh激活函数）。反向传播：误差项的时间BP和误差项的层BP（交叉熵）。 𐟔 大模型从0到1的过程预训练BaseModel：在大规模数据集上进行。 SFT Model：在高质量数据集上进行。 RLHF RewardModel：训练人工根据对相同的prompt生成答案进行排序，反馈给SFT Model。

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