正交Padé激活函数可训练激活函数，用于在深度网络中平滑和快速收敛_Orthogonal-Padé Activation Fun下载

weixin_39821746 2024-06-19 16:00:28

正交Padé激活函数可训练激活函数，用于在深度网络中平滑和快速收敛_Orthogonal-Padé Activation Functions Trainable Activation functions for smooth and faster convergence in deep networks.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/dwf1354046363/79149256?utm_source=bbsseo

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在深度学习的分类任务中，softmax交叉熵（CE）损失函数已经成为事实上的标准目标函数。CE损失鼓励一个类的特征在真实类向量上有更高的投影得分，与其他类相比具有相对约束。然而，这种方法并没有明确地强制不同类的...

基于同一定义域，将两个向量空间（V,WV, W）中的向量映射为第三个向量空间（XX）的向量的函数；B:V×W→XB:V\times W\rightarrow X如此对于任意的（fixed） w∈Ww\in W，则称 v↦B(v,w)v\mapsto B(v,w) 是一个从 VV...

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