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实体 Eftychios Protopapadakis

Eftychios Protopapadakis

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  1. TOOL · CL_273577 ·

    新的神经符号方法提升了张量网络在数据稀疏场景下的表现

    研究人员开发了一种新的神经符号正则化方法，用于秩约束张量神经网络，旨在提高在标记数据有限场景下的性能。该方法将可微分的原型规则与现有的Rank-R目标相结合，增强了模型学习类别几何的能力。在高光谱基准测试上的评估表明，特别是在使用空间分离的评估折叠时，Macro-F1分数有了显著提高，其中大部分收益归因于训练时的正则化。