交叉熵（Cross-Entropy）是一種用於評估模型預測與真實標籤之間差異的損失函數，常見於分類任務。
其核心是衡量預測分佈與目標分佈的相似程度，數值越小代表預測越準確。
當模型的預測與真實標籤完全不符 ， y hat趨近 0 時 ，log(y hat) 會趨近負無窮，導致交叉熵損失非常大。因此，最大值取決於預測錯誤的程度和樣本數量。交叉熵適合用於多分類問題，能有效懲罰錯誤預測，幫助模型快速收斂。 適合用在 AI、機器學習等領域的關鍵技術！ 🌟
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2025/01/26
這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
* **創造力不只是天賦，而是一種運作方式** 。
* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
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2024/12/31
今年嘗試往不同領域去學習
甚至裸辭參加AI職訓班
雖然成長的幅度沒有想像的那麼好
但是至少是有成長的
期待未來的我
能夠持續學習
達到心中所想的目標
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2024/12/25
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2024/12/25
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