weighted loss function | BriefGPT

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一种基于加权自编码器的下行非正交多址星座图设计方法
本文提出了一种基于自编码器 (AEs) 的下行 NOMA 设计新方法，通过引入加权损失函数来实现对多个用户的灵活平衡误差概率，同时结合 SICNet 解码器实现了显著改进和误差概率的灵活控制。
PDFa year ago
公平患者模型：减轻从电子健康记录中学习到的患者代表性偏见
本文提出了一种名为公平患者模型（FPM）的新方法，在深度表示学习模型中使用一种称为加权损失函数的方法，降低偏见并提高公平性，从电子健康记录（EHRs）中预先训练公平和无偏的患者表示，在各种医疗保健下游任务中有广泛应用，同时还可扩展到其他因偏
PDFa year ago
ICML度量优化的例子权重
提出使用带权损失函数和标准损失函数来处理复杂测试度量和数据分布不一致问题，并且权重可以学习适应任何测试指标，公式支持的各个实际场景和标准数据集的实验结果表明该方法的性能得到重大改善并且还提供了一种方法的一般化范围。
PDF6 years ago
混乱细胞实例分割的多类加权损失
提出了一种新的多类别加权损失函数，用于分割混杂细胞，其中采用了两个权重映射，不仅考虑到类不平衡和细胞几何形状，还使用了 U-Net 进行训练，并且在 T 细胞的显微镜图像上验证了其优越性。
PDF6 years ago
使用深度学习进行交互式医学图像分割，并采用特定于图像的微调方法
本文提出一个新的基于深度学习的交互分割框架，该框架将卷积神经网络（CNN）引入到边界框和涂鸦分割管道中，并提出了图像特定的微调和考虑网络和交互不确定性的加权损失函数来提高 CNN 模型的性能，实验结果表明我们的方法比现有的 CNN 方法更鲁
PDF7 years ago
半监督图嵌入动态链接预测方法
我们在动态网络的链接预测问题中，提出了一种基于半监督图嵌入的方法，使用加权损失函数来同时反映时空和快照结构信息，从而提高模型的预测性能，并在三个真实动态网络上展示了方法的有效性。
PDF8 years ago