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  1. TOOL · CL_143334 ·

    新的CoCo损失函数提升了嵌入质量并加速了收敛

    研究人员推出了一种新颖的损失函数CoCo，旨在增强机器学习模型中归一化和结构化表示的学习。该新目标鼓励类内坍塌和类间对比，旨在创建类之间具有显著角度分离的嵌入。在OpenML-CC18基准上的理论分析和实验表明，CoCo在类内聚类和收敛速度方面优于交叉熵和核SVM等现有方法。