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Oct, 2018
控制交叉熵损失
Taming the Cross Entropy Loss
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Manuel Martinez, Rainer Stiefelhagen
TL;DR
本论文介绍了Tamed Cross Entropy（TCE）损失函数，它是深度学习中用于分类任务的标准交叉熵（CE）损失的一个鲁棒派生物。通过使用ResNet架构在人工污染的四个图像数据集上进行评估，证明了TCE损失在所有测试场景中优于CE损失，并且不需要改变训练方案与CE损失相同。
Abstract
We present the
tamed cross entropy
(TCE)
loss function
, a robust derivative of the standard Cross Entropy (CE) loss used in
deep learning
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