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降低 Jeffries-Matusita 距离：一种新的损失函数用于提高深度分类模型的泛化性能
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度度学习优化神经网络目标函数，增强特征表示。交叉熵损失函数对不同类别数据不够充分。深度度量学习通过映射数据样本到嵌入空间，度量相似性。采样策略和损失函数帮助优化区分性嵌入空间。讨论最新进展和方法。
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关键要点
- 深度学习优化神经网络目标函数，增强特征表示。
- 交叉熵损失函数对大类内差异和低类间差异的数据分布不够充分。
- 深度度量学习通过映射数据样本到嵌入空间来度量相似性。
- 采样策略和损失函数优化区分性嵌入空间。
- 讨论该领域最新进展和深度度量学习方法。
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