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AdaFlood：自适应洪水正则化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的洪水正则化方法AdaFlood，可以根据样本难度调整每个训练样本的洪水水位，提高测试泛化。实验证明，AdaFlood在不同数据领域和噪声水平下具有多功能性。
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关键要点
- 传统神经网络优化目标函数使训练损失为零，但非零训练损失阈值能提高测试泛化。
- 现有方法对所有训练样本应用相同的洪水水位，假设样本难度相同。
- AdaFlood是一种新洪水正则化方法，根据样本难度调整每个训练样本的洪水水位。
- 目标训练损失应与训练样本的难度相关。
- AdaFlood在文本、图像、异步事件序列和表格等四种输入模态的数据集上表现出多功能性。
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