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Asymmetrischer Polynomverlust für Multi-Label-Klassifikation

By Yusheng Huang and others
Verschiedene Aufgaben werden als Multi-Label-Klassifizierungsprobleme umformuliert, bei denen der binäre Kreuzentropieverlust (BCE) häufig zur Optimierung gut gestalteter Modelle verwendet wird. Der Vanille-BCE-Verlust kann jedoch nicht auf verschiedene Aufgaben zugeschnitten werden, was zu einer suboptimalen Leistung für verschiedene Modelle führt. Außerdem könnte das Ungleichgewicht zwischen redundanten negativen Proben und seltenen positiven... Show more
April 10, 2023
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Asymmetric Polynomial Loss For Multi-Label Classification
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