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罗光华;
三明学院;
福建三明365004;
NLq损失; 交叉熵; Softmax分类; 加权;
机译:超越Softmax丢失:分类浓度和可分离间的损失
机译:使用级联Softmax和广义大余量损失训练的改进DCNN进行细粒度图像分类
机译:基于深度学习的面部和表达识别改善了Softmax损失
机译:具有无偏决策边界的Softmax交叉熵损失用于图像分类
机译:使用SEMG和基于ANN的Softmax分类器估算能够的人体肘关节动作
机译:一种新的基于矩阵相似度的损失函数用于AD诊断中的联合回归和分类
机译:基于双斜坡损失的拒绝选项分类器。
机译:一种学习方法和学习装置,用于使用嵌入损失和softmax损失来分割具有至少一个车道的图像,该嵌入损失和softmax损失支持与满足自动驾驶汽车的等级4所需的HD地图的协作,并使用其测试方法和测试设备
机译:4 HD的学习方法和学习设备,通过使用嵌入的损失来支持具有一个或多个车道的图像,以支持与满足4级自主车辆和SOFTMAX损失的HD MAPS协作,以及使用该设备的测试方法和测试装置
机译:用于通过使用嵌入损失来支持与满足自动驾驶汽车的等级4和softmax损失所需的HD地图的协作来分割具有一个或多个车道的图像的学习方法和学习装置,以及使用该方法和测试设备的方法
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