（DCL）Dynamic Curriculum Learning for Imbalanced Data Classification

Dynamic Curriculum Learning for Imbalanced Data Classification 动态课程学习用于样本不均衡分类 对于数据不平衡，可以用重采样和代价平衡（cost-sensitive），但它们需要先验知识。为了解决这一问题，本文提出DCL框架，用于每个batch中在线自适应调节采样策略和损失学习，其泛化性能和判别能力更强。受CL启发，DCL由两级课程调度

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