摘要: 文章提供的代码结构简洁,简单易懂,十分适合作为Baseline。省去冗长的数学证明,直接看文章的贡献: 受SVM的hinge loss启发,提出了新的Loss函数鼓励每个类在表征空间有更大的margin。 延迟re-weighting的trick。 在多个数据集,包括情感分类、图像分类进行实验。 M 阅读全文
posted @ 2024-03-24 21:12 October- 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑