摘要: Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning论文作者:T 阅读全文
posted @ 2023-04-22 21:02 图神经网络 阅读(248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 交叉熵公式: $H(p, q)=-\sum_{x} p(x) \log q(x)$ 其中: $p$ 代表真实分布; $q$ 代表拟合分布; 代码: # Example of target with class indices loss = nn.CrossEntropyLoss() input = 阅读全文
posted @ 2023-04-22 17:44 图神经网络 阅读(47) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?论文作者:Takashi Ishida, I. Yamane, Tomoya Sakai, Gang Niu, M. Sugiyama论文来源:20 阅读全文
posted @ 2023-04-22 16:28 图神经网络 阅读(92) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Live2D