Lai Loss：一种融合正则化的新型损失函数
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在机器学习领域，传统的正则化方法通常直接将正则化项添加到损失函数中。本文引入了 “Lai 损失”，一种新颖的损失设计，通过直观的几何思想将正则化项（梯度分量）整合到传统的损失函数中。这种设计通过损失函数有效地惩罚梯度向量，有效控制模型的平滑度，同时减少过拟合和避免欠拟合。随后，我们提出了一种随机抽样的方法，成功地解决了在大样本条件下应用该方法所面临的挑战。我们使用 Kaggle...
本文介绍了一种新颖的损失设计——“Lai损失”，通过整合正则化项到传统损失函数中，有效控制模型平滑度，减少过拟合和欠拟合。同时，提出了一种随机抽样的方法，解决了在大样本条件下应用该方法的挑战。实验结果证明Lai损失设计可以在确保最大准确性的同时控制模型平滑度。
