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摘要:
在神经网络的训练中,不同的损失函数将影响最终的权重参数。本文在分析经典损失函数局限性的基础上,针对一种实际问题提出和设计自定义损失函数,并基于Tensorflow设计对比实验,对自定义损失函数与常用损失函数进行对比分析,得出在特定环境下自定义损失函数更符合实际需求的结论。
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文献信息
篇名 一种神经网络中自定义损失函数的设计与分析
来源期刊 长春师范大学学报 学科 工学
关键词 神经网络 自定义损失函数 经典损失函数 对比分析
年,卷(期) ccsfdxxb_2019,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-42
页数 3页 分类号 TP181
字数 语种
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘波 8 7 2.0 2.0
2 张鼎松 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
自定义损失函数
经典损失函数
对比分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春师范大学学报
月刊
2095-7602
22-1409/G4
大16开
吉林省长春市长吉北路677号
12-326
1982
chi
出版文献量(篇)
1626
总下载数(次)
6
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