[NeurIPS2019]Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss

文章提供的代码结构简洁，简单易懂，十分适合作为Baseline。省去冗长的数学证明，直接看文章的贡献： 受SVM的hinge loss启发，提出了新的Loss函数鼓励a56爆大奖在线娱乐类在表征空间有更大的margin。 延迟re-weighting的trick。 在多个数据集，包括情感分类、图像分类进行实验。 M
posted @ 2024-03-24 21:12  zh-jp  阅读(90)  评论(0)  编辑  收藏  举报