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CIFAR-100-LT
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新的RefCal框架提高了深度神经网络的可靠性
研究人员开发了一个名为RefCal的新框架，以提高深度神经网络的可靠性。该框架联合优化了准确性、校准和精炼，解决了提高校准会降低精炼的常见问题。RefCal利用一种基于监督对比学习的新颖损失函数来明确促进精炼。在CIFAR-100-LT数据集上的测试中，RefCal在准确性、精炼和预期校准误差方面显著优于现有方法。
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New method tackles catastrophic forgetting in long-tailed incremental learning
Researchers have developed a new method for robust long-tailed incremental learning, addressing the challenge of sequential learning with imbalanced datasets. The proposed techniques include gradient consistency regular…