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文章针对深度学习中样本数量不均衡导致训练出来的神经网络模型(以下简称模型)性能下降、精度不高等问题,根据不同占比的样本数量设置不同的权重值,通过权重来控制不同类别的损失,调整原有交叉熵损失函数的计算结果,将训练权重更多地向样本数量较少的一类倾斜,从而使训练过程趋于平衡,进而不断提高模型的精度指标.此次实验选择了广西扶绥...  相似文献   
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