ICLR 2020 | 如何解決圖像分類中的類別不均衡問題？不妨試試分開學習表徵和分類器...

點擊上方「視學算法」，選擇加"星標"或「置頂」 重磅乾貨，第一時間送達 本文轉載自：機器之心 在圖像分類任務中類別不均衡問題一直是個難點，在實際應用中大部分的分類樣本很可能呈現長尾分佈。新加坡國立大學和 Facebook AI 的研究者提出了一種新型解決方案：將表徵學習和分類器學習分開，從而尋找合適的表徵來最小化長尾樣本分類的負面影響。該論文已被 ICLR 2020 接收。 圖像分類一直是深度學習

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