【日积月累】 交叉熵在机器学习和信息论中是一个重要的概念，尤其在评估预测模型性能时常被用作损失函数。理解交叉熵有助于量化不确定性，并为模型优化提供准确指标。交叉熵结合了熵和KL散度的思想，用于量化一个分布相对于另一个分布的平均描述长度。在机器学习中，交叉熵广泛用于分类问题，通过比较真实标签与预测标签之间的差异来评估模型性能，并在深度学习中与反向传播结合使用以优化模型参数。

【技术杂货铺】 本文探讨了多任务学习在同时执行分类和回归的数据集上的应用。通过使用Keras和TensorFlow等库，可以在同一数据集上构建多输出模型，提升模型的预测能力和泛化性能。以鲍鱼数据集为例，展示了如何在一个数据集中同时进行回归和分类任务。多任务学习的优势在于共享信息，提高整体性能，适用于需要同时处理分类和回归的复杂数据集。

【日积月累】 视觉大模型（Large Vision models）在图像理解和生成领域展现出了巨大的潜力和价值.以 CLIP 为代表的通用图像理解模型，运用跨模态匹配技术，打破传统局限，让图像理解不再孤立，能关联文本等多模态信息，极大拓宽了应用边界，精准识别图像内容并深度挖掘含义。SAM 则聚焦精确分割技术，面对复杂图像场景，可将目标物体精准分割，为医学影像分析、工业瑕疵检测等提供有力支撑。