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在神经网络的训练中,不同的损失函数将影响最终的权重参数。本文在分析经典损失函数局限性的基础上,针对一种实际问题提出和设计自定义损失函数,并基于Tensorflow设计对比实验,对自定义损失函数与常用损失函数进行对比分析,得出在特定环境下自定义损失函数更符合实际需求的结论。
一种神经网络中自定义损失函数的设计与分析
【摘 要】
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在神经网络的训练中,不同的损失函数将影响最终的权重参数。本文在分析经典损失函数局限性的基础上,针对一种实际问题提出和设计自定义损失函数,并基于Tensorflow设计对比实
【机 构】
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巢湖学院,微软（中国）有限公司
【出 处】
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长春师范大学学报
【发表日期】
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2019年4期
【基金项目】
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安徽省高等学校自然科学研究重点资助项目“面向嵌入式人工智能的算法模型压缩和硬件加速的协同研究”(KJ2018A0461)
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