Привет, Хабр!Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex, которая разрабатывает решения в области машинного перевода и транскрипции речи. Продолжаю цикл статей о том, как устроен переводчик на нейронных сетях изнутри. И сейчас хочу рассказать про работу функции потерь.
Один из известных способов создания повторяющихся фоновых узоров — это применение линейных градиентов. Но если использовать с этой же целью conic-gradient(), требуется значительно меньшее количество CSS-кода. Данное преимущество конических градиентов проиллюстрировано в статье
Привет, Хабр!Эта статья — о том, как кастомизировать функции потерь в CatBoost. Стандартные функции потерь хороши для типовых задач, но в нашей суровой жизни часто требуются специфичные решения. Например, может понадобиться усилить внимание модели на редких классах или минимизировать разные типы ошибок в зависимости от их влияния на бизнес.. Читать далее
Во время изучения различных алгоритмов машинного обучения я наткнулся на ландшафт потерь нейронных сетей с их горными территориями, хребтами и долинами. Эти ландшафты потерь сильно отличались от выпуклых и гладких ландшафтов потерь, с которыми я столкнулся при использовании…