在上一篇文章中讲神经网络里的损失函数的时候，我发现有三个基本的思路。在上一篇文章中其实是介绍了最小二乘法和极大似然估计法，可是没有想到我自己用极大似然估计法推出来的那个损失函数，在很多人看来那似乎是交叉熵，我就产生了好奇，交叉熵到底是什么呢?
AI生成的图像上一篇文章中我们使用Softmax Loss损失函数微调训练了第一个Sentence Transformers模型，本文我们将使用性能更好的Multiple Negatives Ranking Loss（多负样本排列损失）函数来学习微调训练性能更好的Sentence
燕山大学信息科学与工程学院， 河北 秦皇岛 066004;LIU Shuai， LI Xiaoying， YU Meng， et al. Dual decoupling semantic segmentation model for high-resolution remote sensing images. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica， 2023， 52: 638-647. DOI: 10.11947/j.AGCS.2023.20210455。
