cross-entropy loss function | BriefGPT

关键词cross-entropy loss function

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加强的编码 - 解码网络架构对图像语义分割中的信息损失进行减少
本研究提出了一种创新的编码器 - 解码器网络结构，利用残差连接增强了传统 SegNet 架构在图像语义分割任务中的准确性。通过多重残差连接策略有效地保留了不同图像尺度上的细节，从而最小化了下采样过程中的信息丢失。此外，为了增强网络训练的收敛
PDFa month ago
RainAI -- 卫星数据降水即时预测
通过使用 2D U-Net 模型进行空时特征学习，通过重要性采样和数据集准备，以及研究交叉熵损失函数、条件时间领先和上采样方法，提升天气预报准确性。
PDF7 months ago
CVPR一种用于犬鼻印再识别的竞争性方法
本文介绍了一种用于 CVPR 2022 宠物生物特征挑战赛中狗鼻纹认证（Re-ID）任务的方法，通过离线数据增强策略、交叉熵损失函数和集成模型等方法，最终在测试集上取得了 86.67% 的 AUC。
PDF2 years ago
ACL具有层级感知损失的神经细粒度实体类型分类
本研究提出了一种基于神经网络模型的端到端解决方案，使用一种变种的交叉熵损失函数来处理上下文外标签，并使用分层损失规范化来处理过于特定的标签，利用公共词嵌入来训练单标签，从而同时学习实体提及及其上下文的表示，实验证明该方法对噪声具有鲁棒性，并
PDF6 years ago