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structural balancing

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  1. TOOL · CL_321554 ·

    新的对比学习方法优化了不平衡数据集的表示几何

    研究人员开发了一个新的理论框架，用于理解有监督对比学习中的表示几何，特别是在长尾分布的数据集上。他们的分析表明，现有方法未能形成规则单纯形几何，因为它们仍然依赖于每个类别的样本数量。为了解决这个问题，他们引入了一种“结构平衡”技术和一个完全平衡的对比目标，该目标在理论上可以在其最优状态下形成规则单纯形，从而在长尾识别和迁移学习任务中提高了性能。