【摘 要】
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摘 要：对Softmax回归分类模型，使用基于变形q阶对数的NLq损失代替常用的交叉熵损失。通过实验证明，在使用较小的训练集时，以NLq为损失的Softmax分类模型具有更高的正確率和更好的泛化能力。 关键词：NLq损失;交叉熵;Softmax分类;加权 中图分类号： TP181 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2020）34-0228-02 Abstract：The
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摘 要：对Softmax回归分类模型，使用基于变形q阶对数的NLq损失代替常用的交叉熵损失。通过实验证明，在使用较小的训练集时，以NLq为损失的Softmax分类模型具有更高的正確率和更好的泛化能力。
关键词：NLq损失;交叉熵;Softmax分类;加权
中图分类号： TP181
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