Loss Function with Cross Entropy made simple
我在 Google 的 Udacity 深度学习课程上找到了这个。 我将详细说明这些笔记，以帮助您更好地理解这个概念。 符号：D（S，L）是交叉熵L是用于训练的标签S（Y）是多项逻辑分类的每个类的概率的 softmax 输出。 为什么叫多项逻辑分类？ 让我们看下面的图，有一个输入向量 X，我们用它来训练线性模型，也称为逻辑回归模型 - Wx + b。 这会产生 logit，也就是分数 Y，它进一步输入到 softmax 激活中以获得概率输出。 线性二元分类称为二项式逻辑分类。多项式表示有超过 2 个类（与二项式或二元分类相比）。-------------让我们帮助您理解交叉熵的数学。 它基本上
Schleien 先生于 2022 年 7 月被任命为负责国防连续性和任务保证 (DC&MA) 的副助理国防部长。在此职位上，Schleien 先生负责制定计划、政策和领导支持举措，以确保即使面对不对称的军事威胁和严重的威胁，该部门也能履行其核心职能
Salesses 先生曾担任负责国防连续性和任务保证 (DC&MA) 的副助理国防部长。作为负责 DC&MA 的副助理国防部长，Salesses 先生负责制定计划、政策和领导支持计划，以确保国防部即使在面对不对称的情况下也能够履行其核心职能
在此处和其他地方有关医师患者信息不对称的最新帖子使我意识到我不了解有关该主题的经验工作。约书亚·甘斯（Joshua Gans）为此提供了一些帮助。而且，再次通过电子邮件，布拉德·弗朗斯鲍姆（Brad Flansbaum）为我提供了很多帮助。在他指出我的一堆文件中（我没有[…]健康素养最初出现在附带的经济学家中。
The stethoscope and the dawn of information asymmetry
听诊器在19世纪中叶进入商业生产。它是早期的诊断仪器之一，其用途扩大了医生可用的信息范围，但不能扩大患者的信息范围，从而增加了前者的权威和后者的依赖性。在Paul […]的第136页中，听诊器和信息不对称的曙光首先出现在偶然的经济学家上。
