原文:【論文閱讀】Learning From Multiple Experts: Self-paced Knowledge Distillation for Long-tailed Classification 向多專家學習:用於長尾分類的自定步長知識提煉

向多專家學習:用於長尾分類的自定步長知識提煉 目錄 向多專家學習:用於長尾分類的自定步長知識提煉 Introduction Related Work 評估數據不平衡的動機和指標 討論 實驗 . 實驗設置 . 在長尾分類基准上的主要結果 . 消融實驗 Conclusions 在現實世界中,數據傾向於呈現長尾,不平衡的分布。因此,在實際應用中開發處理這種長尾分布的算法變得必不可少。在本文中,我們提出了 ...

2020-07-15 19:11 0 940 推薦指數:

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Long-Tailed Classification

Long-Tailed Classification 長尾(不均衡)分布下的分類問題簡介 在傳統的分類和識別任務中,訓練數據的分布往往都受到了人工的均衡,即不同類別的樣本數量無明顯差異。一個均衡的數據集固然大大簡化了對算法魯棒性的要求,也一定程度上保障了所得模型的可靠性,但隨着關注類別的逐漸 ...

Sun Oct 10 20:05:00 CST 2021 0 1038
知識蒸餾(Knowledge Distillation

知識蒸餾(Knowledge Distillation) 2018年06月04日 16:55:38 Law-Yao 閱讀數 22009更多 分類專欄: 深度學習 模型壓縮 優化加速 ...

Fri Sep 13 04:46:00 CST 2019 0 1539
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition

  一篇解決圖像識別問題中“長尾分布”的論文,也是cvpr20的oral,想法簡潔有效:解耦分類網絡的特征學習層和分類層。論文地址:BBN 。   常見的物體類別在識別問題中占據主導地位,而罕見的類別則數據較少。長尾分布在某種程度上可以視作比正態分布更廣泛存在的一種自然分布,現實中主要表現在少量 ...

Tue Mar 17 19:42:00 CST 2020 2 2663
 
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