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The Learning Rate of l2-Coefficient Regularized Classification with Strong Loss

作者:Bao; Huai; SHENG; Dao; Hong; XIANG学习率分类亏损正则功能空间数据依赖正规化内核

摘要:在现在的纸,我们在 l 2 系数的学习的率上给调查有强壮的损失和数据依赖者核的调整分类功能的空格。结果证明学习的率被强壮的凸状影响。

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数学学报

《数学学报》(CN:11-2038/O1)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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