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Learning Differentiable Surrogate Losses for Structured Prediction
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内容提要
本研究提出了一种新框架，通过对比学习从输出训练数据中直接学习可微结构损失函数，以应对结构预测中的复杂性挑战。实验结果表明，该方法在性能上优于传统的预定义核方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架，通过对比学习直接从输出训练数据学习可微结构损失函数。
- 该方法应对结构预测中的复杂性挑战，支持神经网络的学习。
- 基于梯度下降的解码策略用于预测新的输出数据结构。
- 实验结果表明，该方法在性能上优于传统的预定义核方法。
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