《表1 两种反向传播算法的更新值对比》

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对改进前后的函数分别进行求导,并代入y=1(分类正确)的情况计算其反向传播时的参数更新值,计算结果如表1所示。可以看出,改进后的损失函数通过加大难样本(y=1时,P较小)对于参数更新的影响,来加大对于难样本的训练力度,对于简单样本(y=1时,P较大)则关注度降低。