换一批摘要深度学习在网格分类中的应用越来越受到人们的关注,在网格分类任务中,通常使用交叉熵损失作为损失函数.文章提出一种利用数据的结构相似性和几何一致性的正则化损失,将其加入损失函数中进行优化,可有效提高网格的分类准确率.从实验结果的量化指标来看,提出的正则化损失对于网格半监督分类任务的准确率有很好的提升效果.
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栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1003-5060.2023.08.021
发布时间
2023-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（11601115）
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（PA2020GDSK0060）
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