Перекрестная энтропийная потеря — это функция потерь, которая говорит вам, насколько плохо ваша модель машинного обучения или глубокого обучения классифицирует вещи. Он сравнивает вероятности, которые ваша модель присваивает различным категориям, таким как кошки и собаки, с фактическими вероятностями, которые вы хотите, чтобы ваша модель изучала. Чтобы лучше понять кросс-энтропийные потери, давайте сначала рассмотрим концепцию энтропии. Энтропия  – это мера неопределенности в..

Сообщество - самая мощная сила онлайн-обучения. Это причина того, что МООК имеют ограниченное влияние, а сплоченные сообщества, такие как fast.ai , неизменно дают невероятные результаты. Несмотря на мое нынешнее понимание роли сообщества, так было не всегда. И, конечно же, я не специалист в этом вопросе. Поэтому я решил обратиться к лидерам сообщества, людям, которыми я восхищаюсь, и поделиться их мнениями. Они делятся отличными советами о том, как извлечь максимальную пользу из..