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一种基于NLq损失的Softmax分类模型改进
一种基于NLq损失的Softmax分类模型改进
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摘要：
对Softmax回归分类模型,使用基于变形q阶对数的NLq损失代替常用的交叉熵损失。通过实验证明,在使用较小的训练集时,以NLq为损失的Softmax分类模型具有更高的正确率和更好的泛化能力。
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文献信息
| 篇名 | 一种基于NLq损失的Softmax分类模型改进 | ||
| 来源期刊 | 电脑知识与技术:学术版 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | NLq损失 交叉熵 Softmax分类 加权 | ||
| 年，卷（期） | 2020,（34） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 228-229 | |
| 页数 | 2页 | 分类号 | TP181 |
| 字数 | 语种 | ||
| DOI | |||
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研究主题发展历程
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NLq损失
交叉熵
Softmax分类
加权
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期刊影响力
电脑知识与技术：学术版
主办单位：
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期：
旬刊
ISSN：
1009-3044
CN：
34-1205/TP
开本：
出版地：
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号：
26-188
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
41621
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