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优化 Top-k 曲线下面积的部分：理论与实践
本文提出了一种新的度量标准，名为 partial AUTKC，可以更好地区分不同分类。同时，论文还提出了一种用于优化该度量标准的框架，并在四个基准数据集上进行了实验证明其有效性。
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2 years ago
Top-k 代理损失函数的一致性
本论文针对计算机视觉中具有挑战性的分类任务，探究了 top-k 误差的一致性分类及校准代理损失的性能，提出了一种具有一致性的新型铰链损失，同时还发现了符号函数作为代理损失函数的限制。
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5 years ago
ICLR
深度 Top-k 分类的平滑损失函数
论文研究了深度神经网络中 Top-k 分类任务的性能评估方法，提出了一族平滑损失函数，与交叉熵类似但更适用于 Top-k 优化，其中一种基于边界的新型损失函数在处理噪声和数据大小等多种情况下比交叉熵更有鲁棒性。
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6 years ago
多类别、前 K、多标签分类的损失函数分析与优化
本文主要研究大规模图像分类基准测试中常用的 top-k 误差评估方法，探索单标签多分类方法的优化算法及其在 top-k 误差上的表现，提出了多种 top-k 损失函数进行性能改进，并探索了从多分类到多标签学习的转变，同时提出了高效的算法实现
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8 years ago
CVPR
Top-k 误差的损失函数：分析与洞见
该论文提出了一种基于 softmax 和多类别 SVM 损失函数的新的 top-k 损失函数，并且进行了实验性的对比研究，结果表明这些新的损失函数的表现通常优于 softmax 函数，尤其是在速度方面具有优势。
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9 years ago
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