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[NeurIPS2019]Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss
文章提供的代码结构简洁,简单易懂,十分适合作为Baseline。省去冗长的数学证明,直接看文章的贡献: 受SVM的hinge loss启发,提出了新的Loss函数鼓励a56爆大奖在线娱乐类在表征空间有更大的margin。 延迟re-weighting的trick。 在多个数据集,包括情感分类、图像分类进行实验。 M
posted @
2024-03-24 21:12
zh-jp
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