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  1. TOOL · CL_165081 ·

    新采样方法提升长尾学习准确性

    研究人员开发了一种名为锐度引导均衡采样(SGS)的新方法,以提高在长尾数据集上训练的模型的性能。SGS在训练过程中动态调整数据点的采样概率,优先考虑代表性不足的类别,同时在锐度感知最小化(SAM)使用时降低那些导致损失景观显著变化的类别权重。该方法旨在实现更平衡、更平坦的损失景观,从而提高泛化能力。SGS-SAM在CIFAR-100 LT和ImageNet-LT基准测试中表现出显著的改进,尾部准确率最高提升10.85个百分点,整体准确…