分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统基于最小分类误差准则(MCE)建立的目标函数存在样本错分类时网络出现的梯度反向问题,引入最小分类误差准则,定义带修正项的FMCE目标函数。以较高精度的交叉熵作为基函数,将FMCE作为修正函数,提出改进交叉熵目标函数CE-FMCE,使得网络在反向传播过程中提升标签类输出的概率。CE-FMCE不仅克服了传统MCE目标函数的梯度反向问题,还弥补了交叉熵函数对非标签集梯度不作区分处理的不足。分别在自建台风云图数据集和通用数据集MNIST上对CE-FMCE和MSE、交叉熵、MCE、M3CE进行对比实验,实验结果表明CE-FMCE优于其他目标函数。