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weighted loss
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基于加权损失半监督 GAN 的海陆杂波分类框架
提出了一种改进的生成对抗网络 —— 加权损失半监督生成对抗网络 (WL-SSGAN)，通过对半监督生成对抗网络的判别器中间层特征进行加权处理，提出了联合特征匹配损失的联合，通过线性权重提出了 WL-SSGAN 的加权损失，实验结果表明，在只
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a year ago
将扩散目标理解为 ELBO 的加权积分
研究了扩散模型中优化目标的加权损失函数，证明了加权损失函数与最大似然的 ELBO 目标有直接关系，其中加权损失函数是基于似然的目标，如果加权函数是单调的。
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a year ago
Difficulty-Net: 学习长尾识别的难度预测
该研究提出了一个名为 Difficulty-Net 的模型，使用元学习框架来预测长尾数据集中难度较大的类别，利用相对难度和驱动器损失来指导学习，并且在多个长尾数据集中取得了最先进的性能。
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2 years ago
迁移学习行为与人 - 物交互问题解答模型
本文提出了一种利用局部和全局上下文的深度卷积神经网络模型来预测静态图像中的人类活动标签，实现了对两个数据集上数百个标签的最先进性能。我们使用多实例学习来处理缺乏对单个人实例级别的监督的情况，并使用加权损失来处理不平衡的训练数据。此外，我们展
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8 years ago
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