Softmax 函数和交叉熵损失函数的组合在多分类任务中非常高效。Softmax 函数将神经网络的输出转化为概率分布，而交叉熵损失函数则衡量预测分布与真实分布之间的差异。这种组合不仅能够有效衡量模型的预测性能，还能在反向传播过程中提供简洁且稳定的梯度更新。希望本文能够帮助你更好地理解 Softmax 和交叉熵的数学原理及其在深度学习中的应用。

GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）的核心原理是基于决策树的集成，通过逐步修正每棵树的预测误差，来优化整体模型的预测性能。每一棵树都是根据前一棵树的残差（预测误差）进行训练的，从而在模型训练过程中逐渐减少误差。具体来说，GBDT通过引入新树来减少当前预测值与真实标签之间的差异，这一过程能够使得模型逐步接近真实的拟合函数。每棵树在进行节点分裂时，实际上是对特征

GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）的核心原理是基于决策树的集成，通过逐步修正每棵树的预测误差，来优化整体模型的预测性能。每一棵树都是根据前一棵树的残差（预测误差）进行训练的，从而在模型训练过程中逐渐减少误差。具体来说，GBDT通过引入新树来减少当前预测值与真实标签之间的差异，这一过程能够使得模型逐步接近真实的拟合函数。每棵树在进行节点分裂时，实际上是对特征

本文讲解一种针对大规模推荐系统的采样偏差校正方法，通过双塔神经网络建模用户与物品交互。核心创新在于采用流式频率估计算法，利用哈希数组动态估计物品采样概率，并通过对数校正项消除流行度偏差。该方法在YouTube视频推荐中验证有效，显著提升了检索质量。实验表明，结合温度参数等技术后，模型在十亿级物品场景下仍保持优异性能，为海量候选集推荐提供了高效解决方案。

`Item2vec` 脱胎于自然语言处理领域中的 `word2vec` 技术。word2vec 的核心目标是将文本中的单词转化为低维向量，使得语义相近的单词在向量空间中距离相近。item2vec 则将这一思想拓展到了更广泛的领域，它可以将任何类型的 “item”，如商品、电影、音乐、文章等，映射为低维向量，从而捕捉 item 之间的相似性和关联性。这种向量表示为后续的数据分析、推荐系统、聚类等任务