[ICML2022]Open-Sampling Exploring Out-of-Distribution Data for Re-balancing Long-tailed Datasets

在长尾数据中，作者主动加入开集噪声，并按一定比例赋予噪声样本闭集标签，来帮助长尾学习。 引入开集样本训练模型有点像dropout，“破坏”某些模型参数防止尾部类的过拟合 Motivation 长尾学习中的训练数据集分布不平衡的问题，解决方法之一是重采样。重采样主要对于尾部类重复采用，但这种做法往往会
posted @ 2024-06-07 17:27  zh-jp  阅读(18)  评论(0)  编辑  收藏  举报