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论文阅读:Long-Tail Learning via Logit Adjustment
post-hoc normalisation,调整学习完的logit,但这样容易受到优化器选择的影响。loss modification,通过调整损失函数来调整logit,以适应不同类的惩罚,但这样牺牲了连续性,这样优化结果不一定是最优。提出了两个logit adjustment的两个post-hoc normalization和loss modification的实现,克服了两种问题的局限。证实
到底了