📊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.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
