Rethinking Class-Balanced Methods for Long-Tailed Visual Recognition论文翻译

从域适应角度重新思考长尾视觉识别的类平衡问题 摘要        现实世界中的对象频率往往遵循幂律，导致机器学习模型所看到的具有长尾类分布的数据集与我们对模型在所有类别上都表现得很好的期望不匹配。我们从域适应的角度分析这种不匹配。首先，我们将用于长尾分类的现有类平衡方法与目标转移联系在一起，这是领域适应中经过充分研究的方案。 连接表明，这些方法隐式地假设训练数据和测试数据共享相同的类条件分布，这通

>>阅读原文<<