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Hinton等人最新研究:大幅提高模型準確率,標籤平滑技術到底怎麼用?
時間 2019-12-07
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做者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hintongit 譯者 | Rachel算法 責編 | Jane服務器 出品 | AI科技大本營(ID: rgznai100)網絡 【導讀】損失函數對神經網絡的訓練有顯著影響,也有不少學者人一直在探討並尋找能夠和損失函數同樣使模型效果更好的函數。後來,Szegedy 等學者提出了標籤平滑方法,該方法經過
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