Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/976 -
📊Может ли использование MSE в логистической регрессии привести к другим локальным минимумам по сравнению с кросс-энтропией
Да, может. Хотя кросс-энтропия обычно приводит к единственному глобальному минимуму (в терминах логарифмического правдоподобия), использование среднеквадратичной ошибки (MSE) может создать более сложный ландшафт ошибки, особенно в нелинейной области логистической функции.
🔍Почему так происходит
🔎MSE не согласована с сигмоидой Логистическая функция быстро насыщается — и в этих зонах градиенты MSE становятся очень малыми, что замедляет обучение или может ввести оптимизатор в заблуждение.
🔎Плоские или нестабильные участки Из-за особенностей формы функции ошибки при MSE, градиенты могут быть почти нулевыми в широких зонах, а значит — модель может застрять в субоптимальных решениях.
🔎Кросс-энтропия лучше «соотнесена» с логистической регрессией Она прямо оптимизирует логарифмическое правдоподобие и ведёт к более «чистому» и выпуклому ландшафту потерь, что помогает градиентному спуску быстрее находить оптимум.
📊Может ли использование MSE в логистической регрессии привести к другим локальным минимумам по сравнению с кросс-энтропией
Да, может. Хотя кросс-энтропия обычно приводит к единственному глобальному минимуму (в терминах логарифмического правдоподобия), использование среднеквадратичной ошибки (MSE) может создать более сложный ландшафт ошибки, особенно в нелинейной области логистической функции.
🔍Почему так происходит
🔎MSE не согласована с сигмоидой Логистическая функция быстро насыщается — и в этих зонах градиенты MSE становятся очень малыми, что замедляет обучение или может ввести оптимизатор в заблуждение.
🔎Плоские или нестабильные участки Из-за особенностей формы функции ошибки при MSE, градиенты могут быть почти нулевыми в широких зонах, а значит — модель может застрять в субоптимальных решениях.
🔎Кросс-энтропия лучше «соотнесена» с логистической регрессией Она прямо оптимизирует логарифмическое правдоподобие и ведёт к более «чистому» и выпуклому ландшафту потерь, что помогает градиентному спуску быстрее находить оптимум.
Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
