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本文研究了如何初始化多项式Logistic回归的参数(全连接层,后跟softmax和交叉熵损失),该参数已广泛用于深度神经网络(DNN)模型中的分类问题。由于众所周知的逻辑回归没有封闭形式的解决方案,因此通常会对其进行随机初始化,从而导致一些缺陷,尤其是在迁移学习中,其中使用最后训练的模型初始化除最