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【論文メモ】Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition

 ·  ☕ 1 min read
  • クラス間の分布が違う=クラス間不均衡による影響についての論文

  • 一般にモデルは「特徴量抽出器」と「クラス分類器」で構成されている

    • クラス間の分布が違う場合, 「特徴量抽出器」と「クラス分類器」のどちらに悪影響か?
    • 答えは「クラス分類器」
      • 特徴量の抽出においては, そこまで悪い影響はないらしい
      • クラス分類器 : 写像された特徴空間において, 多いクラスほど優遇されるように境界線が引かれる
  • 具体的には

    • 最初は元のデータセットで学習し, その後balancedなデータセットで線形分類器だけfine-tuningするのが良いらしい


https://arxiv.org/abs/1910.09217

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YuWd (Yuiga Wada)
著者
YuWd (Yuiga Wada)
機械学習・競プロ・iOS・Web