Как обучить нейросеть на шумных данных для задачи классификации
28 августа 2019
Как обучить нейросеть на шумных данных для задачи классификации
В Google предложили модифицированную логистическую функцию ошибки (Bi-Tempered Logistic Loss), которая устойчива к шумным данным. Качество ML-моделей напрямую зависит от качества данных, на которых они обучались. Данные из реального мира…