ロングテール認識 (LTR) 問題は、異なるクラス間のサンプル数が大きく偏っている、非常に不均衡なデータセットから学習するというコンテキストで発生します。 LTR 手法は、より大きなヘッドセットと

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/26 11:13

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4738462295492494725/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.13275v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.13275v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2306.13275v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">継続的な学習はロングテール認識を向上させることができますか?統一されたフレームワークに向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> ロングテール認識 (LTR) 問題は、異なるクラス間のサンプル数が大きく偏っている、非常に不均衡なデータセットから学習するというコンテキストで発生します。 LTR 手法は、より大きなヘッド セットと</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230626#bookmark-4738462295492494725"><span class="datetime-body">2023/06/26 11:13</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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