原始文档：https: www.yuque.com lart papers drggso ICLR 的文章. 针对长尾分布的分类问题提出了一种简单有效的基于re sample范式的策略. 提出的方法将模型的学习过程拆分成两部分:representation learning 和 classification. 对于前者, 则将完整的模型在原始的数据分布上进行训练, 即instance balan ...
2021-11-08 10:47 0 192 推荐指数：
长尾目标识别的均衡损失 作者介绍：https://www.zhihu.com/question/372070853/answer/1082980270 知乎解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/127791648 他人翻译：https ...
Long-Tailed Classification 长尾(不均衡)分布下的分类问题简介 在传统的分类和识别任务中，训练数据的分布往往都受到了人工的均衡，即不同类别的样本数量无明显差异。一个均衡的数据集固然大大简化了对算法鲁棒性的要求，也一定程度上保障了所得模型的可靠性，但随着关注类别的逐渐 ...
for Long-Tailed Visual Recognition (原文链接：[1])。 1 研究背景 ...
一篇解决图像识别问题中“长尾分布”的论文，也是cvpr20的oral，想法简洁有效：解耦分类网络的特征学习层和分类层。论文地址：BBN 。 常见的物体类别在识别问题中占据主导地位，而罕见的类别则数据较少。长尾分布在某种程度上可以视作比正态分布更广泛存在的一种自然分布，现实中主要表现在少量 ...
向多专家学习:用于长尾分类的自定步长知识提炼 目录 向多专家学习:用于长尾分类的自定步长知识提炼 Introduction Related Work 评估数据不平衡的动机和指标 讨论 实验 5.1 ...
Zipf分布： Zipf分布是一种符合长尾的分布： 就是指尾巴很长的分布。那么尾巴很长很厚的分布有什么特殊的呢？有两方面：一方面，这种分布会使得你的采样不准，估值不准，因为尾部占了很大部分。另一方面，尾部的数据少，人们对它的了解就少，那么如果它是有害的，那么它的破坏力就非常大 ...
的《iCaRL： Incremental Classifier and Representation Lear ...
声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents 0x00 前言 数据预 ...
