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TOOL · CL_257247 · Sep 16 · 04:00

HyCal方法解决了少样本增量学习中的数据不平衡问题

研究人员推出了一种新颖的无训练方法HyCal，旨在改善异构数据域场景下的少样本类增量学习（FSCIL）。该方法解决了“领域引力”问题，即跨学科的数据不平衡会扭曲模型嵌入并降低性能。通过结合余弦相似度和马氏距离，HyCal能够校准原型，即使在数据不平衡和多样的情况下也能保持稳定性和准确性，在跨域增量学习任务中表现优于现有方法。