react的事件处理会丢失this,所以需要绑定,为什么会丢失this?...就是代替原来的构造函数的一种更清晰的方式,为什么就不会绑定this呢? 可是查阅了一些es6的文档,并不是这样的啊,和class方法没啥关系吧,为什么要它背锅呢?...'ON' : 'OFF'} //这里的this为什么没问题?... ); } } 这是官网上的一段代码,如果是是因为class的关系,handleClick里面拿不到this,那为什么render里面能拿到this,所以和class根本没关系吧本来就能拿到...,那问题出现在哪里,为什么拿不到?
RHEL 源码发布策略调整的原因 周荔人：为什么 Red Hat 这两年把 CentOS 的源码的发布方式做了改变？ 张家驹：首先，对于 CentOS 社区，我们期望实现更为频繁和有效的互动。...实际上，这又引发了另一个问题：为什么 CentOS 的服务被停止？对于这个问题，我们是否可以请家驹老师来解释一下：当年 Red Hat 收购 CentOS 的原因是什么？...难道他们收购 CentOS 就是为了鼓励更多的专家参与到生态系统中来、为生态系统做出贡献吗？ 张家驹：这个问题十分重要：为什么 Red Hat 当初决定收购 CentOS？...这也是为什么我们需要像 Red Hat 这样的公司来进行开源软件的商业化。...周荔人：对于希望继续使用的人来说，他们应该具备筛选 CentOS Stream 中全量代码的能力，如果能做到这一点，实际上没有发生什么变化，只是需要付出一些额外的努力吗？
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交叉熵损失详解 1.激活函数与损失函数 首先我们要知道的一点是，交叉熵损失是损失函数的一种。但是在神经网络中，我们常常又听到另外一种函数：激活函数，这2种函数到底有什么区别呢？他们的作用是什么？...对数损失函数(二分类交叉熵损失，逻辑回归损失)： 对数损失函数的基本思想是极大似然估计，极大似然估计简单来说，就是如果某一个事件已经发生了，那么就认为这事件发生的概率应该是最大的。...4.交叉熵损失函数（常用于多分类问题） Tips：什么是多分类？ ...5.交叉熵损失 VS 多类支撑向量机损失 在下面的图中，第二行居然有一个0.23，接近0.24的损失，而多类支撑向量机损失确是零，为什么会有这样的损失？...如上图，尽管A组和B组的损失几乎是一样的，但是却是预测正确和预测错误，在我反向传播时权重稍微调整一下，我就能让我预测正确，但是我的损失并没有怎么样的改变，这就是为什么我的总损失并没有怎么样变化，但是我的精度在一直在上升
本文是本书的学习笔记（四）神经网络的学习的上半部分。 目录 ▪从数据中学习 ▪损失函数 ▪数值微分 本章标题所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。...交叉熵误差 交叉熵误差（cross entropy error）由下式表示： ? 其中， ? 是神经网络的输出， ? 是正确解标签。并且，中只有正确解标签的索引为1，其他均为0（one-hot表示）。...交叉熵误差的值是由正确解标签所对应的输出结果决定的。 正确解标签对应的输出越大，上式的值越接近0；当输出为1时，交叉熵误差为0。此外，如果正确解标签对应的输出较小，则上式的值较大。...换言之，如果可以获得神经网络在正确解标签处的输出，就可以计算交叉熵误差。...为什么要设定损失函数 Q: 为什么要导入损失函数？既然我们的目标是获得识别精度尽可能高的神经网络，那不是应该把识别精度作为指标吗？
最低的交叉熵即最优策略的交叉熵，也就是上面定义的熵。这就是为什么在机器学习的分类问题中，人们试图使交叉熵最小化。 更正式的说，交叉熵是 ?...其中 是真实概率(例如，橙色和绿色为1/8，红色为1/4，蓝色为1/2)， 是错误假设的概率(例如，使用策略1，我们假设所有颜色p = 1/4)。很容易混淆log里面应该是 p 还是 。...所以，在一个决策树中，如果你的树没有以最好的方式构造，你基本上就是错误地假设了结果的概率分布，而且交叉熵很高。 交叉熵不仅仅用于决策树，它也适用于所有的分类问题。...当 y = 1时，乘积的第二项是1，我们要最大化 ; 当 y = 0时，乘积的第一项是1，我们要最大化 。只有当 y 的值仅为0或1时，这个方法才有效。 ? 最大化对数的可能性等价于最小化 ?...这是交叉熵的表达式。这就是为什么交叉熵被称为对数损失。最小交叉熵即最大化对数。例如，在我的分类中有三个数据点，它们的真实标签是1, 1, 0，我的预测 y 是0.8, 0.9, 0.3。
再比如在广告场景中，ctr预测除了给广告排序外，还会用于确定最终的扣费价格，如果ctr的概率预测的不准，会导致广告主的扣费偏高或偏低。 那么，为什么深度学习模型经常出现预测概率和真实情况差异大的问题？...1 为什么会出现校准差的问题 最早进行系统性的分析深度学习输出概率偏差问题的是2017年在ICML发表的一篇文章On calibration of modern neural networks（ICML...造成这个现象的最本质原因，是模型对分类问题通常使用的交叉熵损失过拟合。并且模型越复杂，拟合能力越强，越容易过拟合交叉熵损失，带来校准效果变差。...这也解释了为什么随着深度学习模型的发展，校准问题越来越凸显出来。 那么为什么过拟合交叉熵损失，就会导致校准问题呢？...因为根据交叉熵损失的公式可以看出，即使模型已经在正确类别上的输出概率值最大（也就是分类已经正确了），继续增大对应的概率值仍然能使交叉熵进一步减小。
如果我们拟合模型来执行此分类，它将预测每个点是绿色的概率。假定我们了解点的颜色，我们如何评估预测概率的好坏？这就是损失函数的全部目的！对于错误的预测，它应该返回高值，对于良好的预测，它应该返回低值。...看起来不难，但好像不大直观…… 此外，熵与这一切有什么关系？我们为什么首先要对数概率？这些是有意义的问题，我希望在下面的“ 向我展示数学 ”部分中回答。...条形图表示与每个点的对应真实类别相关的预测概率！ 好的，我们有了预测的概率…是时候通过计算二值交叉熵/对数损失来评估它们了！ 这些概率就是我们要的，因此，让我们去掉x轴，将各个方条彼此相邻： ?...实际上，我们为此使用对数的原因是由于交叉熵的定义，请查看下面的“ 告诉我数学 ”部分，以获取更多详细信息。 下面的图给了我们一个清晰的展示 - 实际的类的预测概率越来越接近于零，则损失指数增长： ?...但是，如果是这样的话，为什么还要训练分类器呢？毕竟，我们知道真正的分布… 但是，如果我们不知道真实分布呢？我们可以尝试用其他一些分布（例如p(y)）来近似真实分布吗？我们当然可以！
16、DeepFM介绍 17、FM推导 18、boosting和bagging的区别？ 19、bagging为什么能减小方差？ 20、交叉熵损失函数，0-1分类的交叉熵损失函数的形式。什么是凸函数？...0-1分类如果用平方损失为什么用交叉熵而不是平方损失？ 21、L1和L2有什么区别，从数学角度解释L2为什么能提升模型的泛化能力。 22、深度学习中，L2和dropout有哪些区别？...随即森林的随机体现在哪些方面，AdaBoost是如何改变样本权重，GBDT分类树拟合的是什么？ 27、Dueling DQN和DQN有什么区别 28、early stop对参数有什么影响？...2、LR和FM的区别？FM需要进行交叉特征的选择么？如果在LR选了一部分特征做交叉之后，取得了比FM更好的效果，这是为什么？如果FM变成DeepFM之后，效果超过了LR，这又是为什么？...3、如果逻辑回归的所有样本的都是正样本， 那么它学出来的超平面是怎样的？ 4、哪些场景下的分类问题不适用于交叉熵损失函数？ 5、推荐系统中你认为最重要的环节是什么？
既然读万卷书看似是最容易的，但为什么很多人饱读诗书，却依然过不好这一生呢？ 这里犯了一个认知上的错误：读书并不能改变命运，它只能改变你的信息量 。 ...一辆报废的汽车，哪怕它有再好的配置也毫无价值 。因为熵没有变化，即混乱度并没有发生改变。 ...就像重量仅占人体重2%的大脑，却需要消耗身体20%~30%的能量；就像如果你要变得自律，你就得逆着熵增做功：终生学习，获取新知，走出舒适区，拥抱变化 。 ...但在这个移动互联网时代，各种app充斥着我们的手机，不管是主动下载，还是“身不由己”，手机配置升了又升，可还是感觉不够用，觉得我们好像获取了不少信息，然而好像又没有什么信息，眼睛累，大脑累，最后发现啥也没学到...最后当我们理清了各个汽车零件之间的关系，最终就能拼成一辆可以发动的汽车。 这就是体系形成的一个过程，也是知识最重要的地方。 相信听到这里，大家应该明白了。
什么是损失函数？ 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。...也就是说损失函数是知道模型如何训练的，而度量指标是说明模型的表现的 为什么要用损失函数?...在构建模型的过程中，如果特征的权重发生了变化得到了更好或更差的预测，就需要利用损失函数来判断模型中特征的权重是否需要改变，以及改变的方向。...二元交叉熵损失函数的一般公式为: — (y . log (p) + (1 — y) . log (1 — p)) 让我们继续使用上面例子的值： 输出概率= [0.3、0.7、0.8、0.5、0.6、0.4...（CE） 在多分类中，我们使用与二元交叉熵类似的公式，但有一个额外的步骤。
也就是说损失函数是知道模型如何训练的，而度量指标是说明模型的表现的。 为什么要用损失函数?...在构建模型的过程中，如果特征的权重发生了变化得到了更好或更差的预测，就需要利用损失函数来判断模型中特征的权重是否需要改变，以及改变的方向。...二元交叉熵损失函数的一般公式为: — (y . log (p) + (1 — y) . log (1 — p)) 让我们继续使用上面例子的值： 输出概率= [0.3、0.7、0.8、0.5、0.6、0.4...（CE） 在多分类中，我们使用与二元交叉熵类似的公式，但有一个额外的步骤。...) cce = - sum_totalpair_cce / y.size return cce 10、Kullback-Leibler 散度 (KLD) 又被简化称为KL散度，它类似于分类交叉熵
L2正则化 让我们考虑一下，交叉熵代价函数的定义如下所示。 ? Figure 1....现在让我们把这些放在一起，形成L2正则化的最终方程，应用于图3所示的交叉熵损失函数。 ?...使偏置正则化会引入大量的欠拟合。 为什么L2正则化有效? 让我们试着理解基于代价函数梯度的L2正则化的工作原理。 如果对图4i所示的方程求偏导数或梯度。...这一术语是L2正则化经常被称为权重衰减的原因，因为它使权重更小。因此，您可以看到为什么正则化工作，它使网络的权重更小。...Reparametrized L2 Regularization equation 从上面的证明，你必须理解为什么L2正则化被认为等同于SGD情况下的权值衰减，但它不是其他优化算法的情况，如Adam,
这就解释了前面初始的神经元输出a=0.98，为什么会比a=0.82学习缓慢那么多。 ?...交叉熵损失函数 S型神经元，与二次均方误差损失函数的组合，一旦神经元输出发生“严重错误”，网络将陷入一种艰难而缓慢的学习“沼泽”中。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。 交叉熵损失函数定义如下： ?...一个函数能够作为损失函数，要符合以下两个特性： 非负； 当实际输出接近预期，那么损失函数应该接近0。 交叉熵全部符合。...接下来分析为什么交叉熵可以避免学习缓慢，仍然从求C的偏导开始。 单样本情况下，交叉熵损失函数可以记为： ? 对C求w的偏导数： ? a = σ(z)，将其代入： ?
损失函数中为什么要用Log：概率损失函数-乘法转加法-便于求偏导 Loss 在使用似然函数最大化时，其形式是进行连乘，但是为了便于处理，一般会套上log，这样便可以将连乘转化为求和，求和形式更容易求偏导...为什么对数可以将乘法转化为加法？...所以有了绝对差值的想法，即。这看上去很简单，并且也很理想，那为什么还要引入均方差损失函数呢？...交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。 交叉熵经常搭配softmax使用，将输出的结果进行处理，使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来计算损失。...二分类问题交叉熵 二分类交叉熵损失函数图 多分类问题交叉熵 为什么不能使用均方差做为分类问题的损失函数？ 回归问题通常用均方差损失函数，可以保证损失函数是个凸函数，即可以得到最优解。
为什么最大熵模型可以估计概率分布？ 上一讲提到，要计算一个事件的期望信息量熵，根据公式，需要知道这个随机事件的分布，那估计分布这个问题怎么解决呢？ 但说白了，在上帝那里，压根就没有什么分布。...注意，时齐性是非常重要的性质，表明某性质不会随时间改变，iid样本中的identical的同分布的意思才成立，否则，这些估计都要推倒重来。...一般地，我们认同了最大熵原理，很多问题就迎刃而解了。但我曾经在学这个问题的时候特意多想了一步，为什么最大熵模型是有效的？吴军老师的经典解释是，这是一个最朴素的方案，最不坏的估计。...但是，我再一推导发现，其真实的物理意义应该是，是对所有可能分布来看，最差情况下，交叉熵最小的分布。即，这是一个不求有功，但求无过的估计，它在最差的情况下表现得最好。...这便是我们常用的极大似然估计法了，只不过这个值是那个玩意除以样本数再取相反数，所以一个要大，一个要小。
在这篇文章中，我们定义了标签平滑化，在测试过程中我们将它应用到交叉熵损失函数中。 标签平滑？...标签平滑改变了目标向量的最小值，使它为ε。因此，当模型进行分类时，其结果不再仅是1或0，而是我们所要求的1-ε和ε，从而带标签平滑的交叉熵损失函数为如下公式。 ?...在这个公式中，ce(x)表示x的标准交叉熵损失函数，例如：-log(p(x))，ε是一个非常小的正数，i表示对应的正确分类，N为所有分类的数量。...PyTorch中的使用 在PyTorch中，带标签平滑的交叉熵损失函数实现起来非常简单。首先，让我们使用一个辅助函数来计算两个值之间的线性组合。...，选择ResNet架构并以带标签平滑的交叉熵损失函数作为优化目标。
好多专业词太难译了，查了下，大家有些都是不译的。 比如：dropout，learning rate decay，pkeep什么的。。。。 dropout这个词应该翻译成什么？ ---- 1....这就是为什么它有一个延迟执行模型，您首先使用TensorFlow函数在内存中创建计算图，然后开始Session执行并使用实际的计算Session.run。在这一点上，计算图不能再改变了。...请记住，交叉熵涉及在softmax层的输出上计算的日志。由于softmax本质上是一个指数，从不为零，所以我们应该很好，但使用32位精度浮点运算，exp（-100）已经是一个真正的零。...请注意，第二和第三卷积层有两个步长，这说明为什么它们将输出值从28x28降低到14x14，然后是7x7。...您的模型应该能够轻松地打破98％的屏障。看看测试交叉熵曲线。你是不是能马上想到解决方案呢？ ? 13.
第二类是优化（optimization）问题：为什么 SGD 能找到很好的极小值，好的极小值有什么特点？...Poggio 是这样解释他研究「表达」的初衷：「当时我们就提出了一个问题：为什么大脑具有很多层？为什么当传统理论告诉我们使用单层网络的时候，大脑的视觉皮层其实在用许多层解决这一问题？」...具体来说，就是大多数神经网络都是用来解决分类问题（而不是回归问题）的，错误率通常以 0-1 损失计算，而目标函数却通常是交叉熵。...选用交叉熵做损失函数就没有这个烦恼，你可以一直优化到信心水平无限接近 100%。 而交叉熵函数与 0-1 损失这对组合的奇妙之处在于，即使测试集上的交叉熵过拟合了，分类误差也不会过拟合。...「理论通常给出的是通常情况或最坏情况的分析，他们给出建议，告诉你应该做/不做什么，以避免最坏情况的发生。但是理论无法告诉你，对于一个特定案例来说，最佳方案是什么。」
我们需要弄清楚什么是正确的权衡！ 最佳编码 你可以这样想，有一个有限的预算消耗在获取短编码字。我们牺牲一小部分可能的码字组合来使用一个（短） 编码字。...形式上，我们可以定义交叉熵为： 在这种情况下，猫爱好者——爱丽丝的词频相对于爱狗者——鲍勃的话语频率是交叉熵。...g 同样的，在q下比较常见的事件在p下又不太常见，但差别不大，所以 并不高。 交叉熵不对称。 那么，为什么要关心交叉熵呢？因为交叉熵给了我们一种表达不同的两个概率分布的方式。...p和q的分布差异越大，则p相对于q的交叉熵将大于p的熵。 CrossEntropyQP.png 类似地，p相对于q的分布差异越大，则q相对于p的交叉熵将大于q的熵。...Jaynes建议我们应该假定在我们测量的约束下，使熵最大化的概率分布。（请注意，这个“最大熵原理”比物理学要普遍得多！）也就是说，我们应该假设最可能的信息。从这个角度可以得出许多结果。
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