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2013-05-23 12:21
求翻译：We found that that our algorithm is insensitive to these parameters in a reasonable range. Comparatively, the regularization parameters (i.e., λ and η) that balance the NARM based data fidelity term and the sparsity regularization terms are more critical to the performance of the proposed algorithm是什么意思？ 待解决
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We found that that our algorithm is insensitive to these parameters in a reasonable range. Comparatively, the regularization parameters (i.e., λ and η) that balance the NARM based data fidelity term and the sparsity regularization terms are more critical to the performance of the proposed algorithm
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
我们发现，我们的算法是不敏感的，以在合理的范围内这些参数。
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2013-05-23 12:23:18
我们发现了那我们的算法是厚脸皮的对在一个合理的范围的这些参量。相当地，经常化参量(即， λ和η)那平衡NARM根据数据保真度期限，并且稀少经常化期限对提出的算法的表现至关重要
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2013-05-23 12:24:58
我们发现了那我们的算法是厚脸皮的到这些参量在一个合理的范围。 比较，平衡 (NARM的经常化参量即) ， λ和η根据数据保真度期限和sparsity经常化期限对提出的算法的表现至关重要
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2013-05-23 12:26:38
我们发现，我们的算法是在合理的范围内这些参数不区分大小写。相比较而言，平衡美国唱片生产的正则化参数 （即 λ 和 η） 基于数据保真项和稀疏性正则化条件是更关键的算法的性能
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2013-05-23 12:28:18
我们在一片合理的分布区发现我们的算法不受的影响的那这些参数。比较地， regularization 参数 ( 即，？以及？)NARM 设立的那种平衡数据忠实条款和稀少 regularization 条款更对拟议的算法的表现至关重要
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