原文:Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples - 1 - 论文学习

https: arxiv.org pdf . .pdf skewed 倾斜的,歪斜的 heuristic 启发式的 interpolated插值 focal 焦点的 complementary 互补的 coverage 覆盖 tamable 可驯服的 intrinsic 内在的,本质的 Abstract 随着大规模 真实世界数据集的迅速增加,长尾数据分布问题的解决变得至关重要 即少数类占了大部分数 ...

2020-01-15 18:13 0 4265 推荐指数:

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处理长尾问题:Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples

这篇cvpr2019的论文主要提出了一个损失函数Class-Balanced Loss用来处理数据长尾问题 长尾问题是由于分类问题中数据集每类的数据量不同,导致分类准确度下降。举个极端点的例子有助于理解:A、B二分类问题,数据集中,A、B数据量比例为999:1,为了减少损失值,网络很自然的将所有 ...

Sat Jul 04 02:34:00 CST 2020 0 907
Embedding-based Retrieval in Facebook Search - 1 - 论文学习

Embedding-based Retrieval in Facebook Search ABSTRACT 在社交网络(如Facebook)中的搜索提出了与传统的web搜索不同的挑战:除了查询文本之外,考虑到搜索者的上下文以提供相关 ...

Fri Apr 02 00:44:00 CST 2021 0 236
Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Class-Balanced Self-Training

目录 问题 方法 使用自步学习的自监督训练 类别平衡自监督训练 自步学习过程设计 空间先验 问题 主要解决的问题是自监督训练中,伪标签的质量问题。 方法 提出了一种基于迭代自训练过程的UDA框架,将问题表示 ...

Tue Jun 09 18:10:00 CST 2020 0 623
 
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