Rethinking Class-Balanced Methods for Long-Tailed Visual Recognition論文翻譯

從域適應角度重新思考長尾視覺識別的類平衡問題 摘要        現實世界中的對象頻率往往遵循冪律，導致機器學習模型所看到的具有長尾類分佈的數據集與我們對模型在所有類別上都表現得很好的期望不匹配。我們從域適應的角度分析這種不匹配。首先，我們將用於長尾分類的現有類平衡方法與目標轉移聯繫在一起，這是領域適應中經過充分研究的方案。 連接表明，這些方法隱式地假設訓練數據和測試數據共享相同的類條件分佈，這通

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