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一种损失函数动态加权的方法,相比于基于采样的样本均衡方法而言,没有破坏原数据集的分布状态,提高了数据利用率的同时也提高了模型的训练效果,使得模型输出的概率分布得以保持原有数据状态。相比于对损失函数固定加权的方法而言,其权重由训练效果决定,动...
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