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long-tailed learning methods
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MM
用于稳健的长尾学习的数据流形的正交不确定性表示
在长尾分布的情景中,模型对尾部类别的识别能力受限于尾部样本的少量表示。本文提出了一种基于特征嵌入的正交不确定性表示方法(OUR)和端到端的训练策略,以改善模型的长尾现象。研究结果在长尾数据集上进行的综合评估表明,OUR 方法显著改善了模型的
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9 months ago
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