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停止回归：通过分类训练值函数用于可扩展深度强化学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究发现交叉熵损失的分类方法优于均方误差损失的回归方法，同时提出了序数熵损失方法来提高回归任务性能。实验结果显示增加熵对回归任务有重要性和好处。
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关键要点
- 本研究探讨计算机视觉中的回归问题的分类方法。
- 交叉熵损失的分类方法优于均方误差损失的回归方法。
- 提出了一种序数熵损失方法以提高回归任务的性能。
- 序数熵损失方法鼓励高熵特征空间并维护序数关系。
- 实验结果表明增加熵对回归任务的重要性和好处。
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