4. 以下不属于有序损失的是 [单选题 2分] A. 交叉熵损失 B. 有序熵损失 C. 泊松单模损失 D. 伪单模损失

不属于有序损失的是：

A. 交叉熵损失

因为交叉熵损失通常用于分类任务，特别是神经网络中的softmax回归，它并不直接涉及元素之间的排序。而有序损失（如B. 有序熵损失、C. 泊松单模损失、D. 伪单模损失）则常用于需要考虑元素之间相对顺序的任务，比如视频动作识别中的帧级排序或者自然语言处理中的词序模型，这类损失强调了预测序列的排列正确性。

相关问题

以下不属于有序损失的是 A. 交叉熵损失 B. 有序熵损失 C. 泊松单模损失 D. 伪单模损失

A. 交叉熵损失通常属于有序模型中的一个分类任务中常见的损失函数，比如用于深度学习的神经网络训练，尤其是对于类别标签的预测，它是有序的，因为它关心的是类别之间的相对排序。

B. 有序熵损失（Sorted Entropy Loss）特指那些设计用来考虑数据样本之间顺序信息的损失函数，例如在视频或音频序列分类、时间序列分析等场景，这种类型的损失会考虑相邻样本的相对位置，因此它也是有序的。

C. 泊松单模损失（Poisson Single Mode Loss）可能是指针对泊松分布假设的数据建模的一种单一模式损失，这可能是基于某些特定任务的需求而设计的，但如果是有序的情况，它可能会关注预测值和实际值之间的顺序。

D. 伪单模损失（Pseudo Single Mode Loss）同样可能存在类似的含义，如果它强调的是预测结果尽可能接近于某个分布的单峰状态，但这并不必然意味着它是无序的。但在很多情况下，这类损失也倾向于维持某种有序性，如数据点的聚集趋势。

总结来说，**不** 属于有序损失的是 A. 交叉熵损失，因为交叉熵原本不是专门为了处理有序性设计的，尽管在一些情况下也能用于分类问题。其他选项B、C、D都有可能是有序损失的形式，具体取决于它们是如何定义和应用的。如果你需要了解更多关于这些损失函数在特定上下文中的行为，请提供更详细的信息。

设随机变量 X 服从参数为 2的 泊松分布， 计算 P(|X-2|>=4).

由于 $X$ 服从参数为 2 的泊松分布，因此 $X$ 的概率质量函数为：

$$P(X=k)=\frac{2^k}{k!}e^{-2},\quad k=0,1,2,\ldots$$

利用概率的性质，有：

$$
\begin{aligned}
P(|X-2|\geq 4)&=P(X-2\leq -4\text{ 或 }X-2\geq 4)\\
&=P(X\leq -2\text{ 或 }X\geq 6)\\
&=1-P(0\leq X\leq 5)\\
&=1-\sum_{k=0}^5 P(X=k)\\
&=1-\sum_{k=0}^5 \frac{2^k}{k!}e^{-2}\\
&\approx 0.016
\end{aligned}
$$

因此，$P(|X-2|\geq 4)\approx 0.016$。