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设计驱动的Neural Collapse: 超球面上的类别原型学习
arXiv cs.LG
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· 2026-05-21
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本文表明,交叉熵和监督对比学习都是超球面上的原型学习形式,并提出了归一化损失函数(NTCE和NONL),这些损失函数通过设计实现Neural Collapse,性能优于标准方法。
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