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Balanced Softmax
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新的类平衡Softmax方法改进了深度学习在不平衡数据上的表现
研究人员推出了一种名为类平衡Softmax (CBS) 的新方法，旨在提高深度学习模型在不平衡数据集上的性能。与现有的平衡Softmax等方法不同，CBS旨在解决少数类准确率不成比例降低等局限性。CBS基于贝叶斯理论和幂律假设，是一种计算效率高的logit调整方法，可以轻松集成到现有系统中。该方法还通过引入一种新颖的度量标准并展示了缓解效果，来解决模型在有限数据类别上遇到的“偏好问题”。在大规模基准测试上的实验表明，CBS具有可扩展性…
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新的BS-cRT方法提高了长尾识别的准确性
研究人员开发了一种名为BS-cRT的新型长尾识别基线方法，旨在通过在初始训练后仅重新训练分类器来提高准确性。该两阶段过程包括使用平衡Softmax训练骨干网络和余弦分类器，然后冻结骨干网络，仅在平衡的样本批次上更新分类器。BS-cRT方法在CIFAR-100-LT、CIFAR-10-LT、ImageNet-LT和Places-LT等各种数据集上持续提高少样本准确性，尤其是在较高的不平衡因子下显示出显著的提升。