论文标题

心理物理机器学习

Psychophysical Machine Learning

论文作者

Kausik, B. N.

论文摘要

韦伯·菲希纳(Weber Fechner)的心理物理学定律观察到人类的看法在刺激中是对数。我们提出了一种将Weber Fechner法纳入机器学习损失功能的算法,并使用该算法来增强深度学习网络的性能。

The Weber Fechner Law of psychophysics observes that human perception is logarithmic in the stimulus. We present an algorithm for incorporating the Weber Fechner law into loss functions for machine learning, and use the algorithm to enhance the performance of deep learning networks.

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