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Lai Loss：一种融合正则化的新型损失函数
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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
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。
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关键要点
- 本文介绍了一种新颖的损失设计——Lai损失。
- 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。
- 该设计减少了过拟合和避免欠拟合。
- 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。
- 实验结果表明，Lai损失可以在确保最大准确性的同时控制模型平滑度。
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