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2025/6/8 22:25:02
【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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2025/5/30 13:29:02
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2025/5/30 18:06:23
【Leetcode 每日一题】2942. 查找包含给定字符的单词
问题背景
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数据约束 1 ≤ w o r d s . l e n g t h ≤…
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2025/5/30 16:40:01
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2025/5/30 20:14:35