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实体 Antonio Di Cecco

Antonio Di Cecco

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  1. TOOL · CL_158605 ·

    新的“四边形损失”使神经网络的可加性可测量

    研究人员引入了“四边形损失”，这是一种新颖的可微分惩罚，旨在使可加性成为稠密神经网络的可测量行为。该损失函数通过测量训练点之间的二阶混合差来针对特征交互，当某个坐标不携带任何交互时消失。它提供了一种控制可加性的方法，可能提高准确性和可解释性，尤其是在较小的数据集上，并为交互幅度提供了可观察的指标。