Den långsiktiga distributionen av den visuella världen innebär stora utmaningar för djupinlärning baserade klassificeringsmodeller för hur man hanterar problemet med klassobalans. Befintliga lösningar omfattar vanligtvis klassbalanseringsstrategier, t.ex. Genom förlustomviktning, dataomprovtagning eller överföring av lärande från head-to-tail-klasser, men de flesta av dem följer programmet för gemensamt lärande representationer och klassificeringar. I detta arbete frikopplar vi inlärningsförfarandet till representationsinlärning och klassificering, och undersöker systematiskt hur olika balansstrategier påverkar dem för långvarigt erkännande. Resultaten är förvånande: (1) Dataobalans kanske inte är ett problem när det gäller att lära sig högkvalitativa representationer; (2) med representationer som man lärt sig med den enklaste exempelbalanserade (naturliga) provtagningen, är det också möjligt att uppnå en stark långsiktig igenkänningsförmåga till liten kostnad genom att endast justera klassificeringen. Vi utför omfattande experiment och sätter nya state-of-the-art prestanda på gemensamma långstjärtade riktmärken som ImageNet-LT, Places-LT och iNaturalist, visar att det är möjligt att överträffa noggrant utformade förluster, provtagningsstrategier, även komplexa moduler med minne, genom att använda en enkel metod som frikopplar representation och klassificering.
I REF, Keng et.al, frikoppla representation lärande från balanserad klassificering lärande.
Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition
{'venue': 'Published as a conference paper at ICLR 2020', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}