#loss
2021-2-26 1:24
瑞典付款公司Klarna直到去年年底Checkout.com之前都是欧洲最有价值的私人金融科技公司（尽管很快就会从我们所听到的信息中摘取该桂冠），今天早晨报告了其年度财务业绩。
这家“立即购买，以后付款”公司报告称，由于在美国和其他两个市场的扩张，该公司2020年的净营业收入增长了40％，首次突破了10亿美元的收入......
On the Loss of a Cofounder(ouegner.medium.com)
2020-11-23 4:6以下是大致的时间安排：2015年4月22日，我们30年代初期的两位技术企业家Christian Brink和I合并了公司，该公司将成为Audm。几个月后，我们在《纽约时报》上坐下来阐述了我们的想法-一个可以让您听杂志文章的音频版本的应用程序-在一次会议上我们认为我们已经离开了公园。 （我们没有。）我们一直努力工作，于......
Generation Loss: JPEG vs. WebP vs. JXL vs. AVIF(www.youtube.com)
2020-11-15 4:53
测试-JPEG：stock Ubuntu ImageMagick+libjpeg-turbo-wep：版本1.1.0-JPEG XL：当前开发版本(2020-11-13)-AVIF：libavif 0.8.2(AOM 2.0...
Sleep loss hijacks brain’s activity during learning(www.elsevier.com)
2020-11-12 5:27睡眠对巩固我们的记忆至关重要，人们早就知道睡眠不足会干扰学习和记忆。现在一项新的研究表明，只睡半晚--就像许多医务工作者和军人经常做的那样--会削弱大脑忘却恐惧相关记忆的能力。这可能会增加人们患焦虑症或创伤后应激障碍等疾病的风险。
《生物精神病学：认知神经科学和神经成像》的编辑、医学博士卡梅隆·卡特说：“这项研究为我......
Cross Entropy Loss vs Log Loss vs Sum of Log Loss(leimao.github.io)
2020-7-19 10:26在我之前的一篇关于交叉熵、KL发散和最大似然估计的博客文章中，我已经展示了这三件事在优化中的“等价性”。交叉熵损失在大多数最先进的机器学习分类模型中得到了广泛的应用，主要是因为优化它等价于最大似然估计。然而，可能还有其他损失用于分类问题。
在这篇博客中，我想讨论用于Logistic回归的日志损失、用于多类分类的交叉熵......
A visual explanation for regularization of linear models(explained.ai)
2020-5-6 3:54Terence Parr Terence在旧金山大学的数据科学硕士项目任教，您可能知道他是ANTLR解析器生成器的创建者。
线性和Logistic回归模型很重要，因为它们是可解释的、快速的，并且形成了深度学习神经网络的基础。它们也非常简单；我们只是通过训练数据拟合直线(或超平面)。不幸的是，线性模型倾向于追逐训练数据......