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实体 softmax cross-entropy

softmax cross-entropy

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  1. TOOL · CL_275272 ·

    新研究质疑机器学习中的数值精度标准

    一篇新论文探讨了机器学习系统中数值近似的“准确性”概念，认为简单的误差幅度是不够的。研究提出，数值误差的影响应根据当前的学习状态和受影响的具体类别来评估，因为误差可能对损失、预测和梯度产生不成比例的不同后果。该研究引入了一个框架，用于认证依赖于状态的原始误差容差，并证明这些容差在不同的学习状态下可能存在显著差异，这表明数值精度应整合到学习目标本身中。