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RESEARCH · CL_18343 · May 5 · 13:08

研究人员开发用于无分布预训练的进化动态损失

研究人员开发了一个名为进化动态损失（EDL）的新框架，用于预训练分类损失。EDL使用合成数据学习可迁移的损失函数，避免了在主要预训练阶段需要真实样本。该框架通过进化策略将损失优化为一个轻量级网络，并结合混沌变异来增强探索和改善收敛性。在CIFAR-10上的实验表明，EDL可以有效地替代交叉熵并达到相当或更好的准确率。