EMNLPSep, 2021

长尾类分布的多标签文本分类平衡方法

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TL;DR研究了在多标签文本分类中应用分布平衡损失函数的有效性，结果表明分布平衡损失函数优于常用的损失函数，尤其是在类别不平衡和标签耦合问题同时存在时。
multi-label text classificationlabel dependenciesbalancing loss functionsclass imbalancedistribution balancing methods
发现论文，激发创造
  • 长尾数据集中多标签分类的分布平衡损失

    本文提出了一种称为分布平衡损失函数的新方法，用于解决多标签识别问题中遇到的长尾类分布、标签共现和负标签占主导的问题，并通过实验验证了该方法的有效性。

    Jul, 2020

  • 长尾识别的表示与分类器解耦

    本研究中，我们解耦学习过程，系统地探索不同平衡策略如何影响长尾识别的表示学习和分类器。我们的发现表明，数据不平衡在学习高质量表示方面可能不是问题，在使用最简单的实例平衡抽样进行学习表示的情况下，只需调整分类器就能实现强大的长尾识别能力，甚至可以胜过精心设计的损失、采样策略以及使用记忆组件的复杂模块。

    Oct, 2019

  • 从域自适应的角度重新思考针对长尾视觉识别的类别平衡方法

    本文从领域自适应的角度分析了分类中长尾类别分布的问题，提出了基于元学习的显式估计类别条件分布差异的方案，并在六个基准数据集和三个损失函数上进行了验证。

    Mar, 2020

  • 从不平衡中构建平衡：长尾图像识别

    本文提出了一种新的解决长尾图像识别中头尾偏差问题的方法，通过调整标签空间来平衡数据，从而提高分类性能。实验证明该方法可应用于多种模型，并为长尾特征学习提供了思路。

    Aug, 2022

  • 平衡元 Softmax 用于长尾视觉识别

    本文提出了无偏的 Balanced Softmax 方法和 Balanced Meta-Softmax 方法，以解决训练和测试分布不匹配的深度学习分类问题，实验证明其在视觉识别和实例分割任务中胜于现有最佳方法。

    Jul, 2020

  • 应对领域转移下的长尾类别分布

    使用三种新的核心功能块，以及集成在元学习框架中，解决长尾分布分类和领域漂移问题，提高了领域泛化在新的目标领域上的表现。

    Jul, 2022

  • 长尾分类的标签感知分布校准

    本文提出了一种新的分布校准方法，名为标签感知分布校准（LADC），它利用头部类的相关统计信息丰富尾部类，从而更准确地校准长尾分布的数据集。实验结果表明 LADC 显著优于现有的方法。

    Nov, 2021

  • 探索长尾识别问题中的权重平衡

    研究了一种针对长尾数据的方法，基于权重平衡和两阶段训练结合的经典正则化技术，通过分析神经崩溃和锥效应，发现该方法是通过权重衰减和交叉熵损失以及类平衡损失调整的隐式 logit 方法增加特征提取器的 Fisher 判别比率。研究表明，通过将训练阶段的数量减少到一个并提高准确性，可以进一步简化训练方法。

    May, 2023

  • 基于有效样本数的类别平衡损失

    研究长尾数据在机器学习任务中的问题，并提出了使用 “有效样本数” 改进重新权重计算的类平衡损失方法来提高对长尾数据集的训练效果。在人工合成的长尾 CIFAR 数据集和大规模数据集 ImageNet 和 iNaturalist 上进行了全面的实验，并证明该方法能够显著提高长尾数据集上的网络表现。

    Jan, 2019

  • 面向长尾视觉识别的特征平衡损失

    本文提出了通过使用平衡的特征损失，通过课程学习来加强长尾类别的激励，强化尾部类别的特征规范，从而提高了长尾问题的性能，并在多个受欢迎的长尾识别基准上实现了优越的性能增益。

    May, 2023