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实体 Blanca Cano-Camarero

Blanca Cano-Camarero

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  1. RESEARCH · CL_143334 ·

    新的CoCo损失函数提升了嵌入质量和训练速度

    研究人员推出了一种新颖的损失函数CoCo，旨在创建规范化且结构良好的数据表示。该函数促进类内塌陷和类间对比，使神经网络能够实现具有显著类间角度分离的几何最优嵌入。在OpenML-CC18基准上的理论分析和实验表明，CoCo相比于点回归和交叉熵等现有方法具有优势，能够带来更具信息量的梯度、更快的收敛速度和更紧密的类簇。