基于无约束 ReLU 特征模型的交叉熵类不平衡学习的神经倒塌
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内容提要
该研究推广了神经坍缩现象到不平衡类别的交叉熵损失下,并证明了类均值会收敛到长度不同的正交向量结构。实验证明了这一结果。
该研究推广了神经坍缩现象到不平衡类别的交叉熵损失下,并证明了类均值会收敛到长度不同的正交向量结构。实验证明了这一结果。