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【深度学习】损失“三位一体”——从 Fisher 的最大似然到 Shannon 的交叉熵再到 KL 散度,并走进 PET·P-Tuning微调·知识蒸馏的实战
一页速览:
1912 Fisher 用最大似然把「让数据出现概率最高」变成参数学习;
1948 Shannon 把交叉熵解释成「最短平均编码长度」;
1951 Kullback-Leibler 用相对熵量化「多余信息」。
三条历史线落到今天深度学习同一个损失——交叉熵。
也…
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数据约束 1 ≤ w o r d s . l e n g t h ≤…
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