基于高斯形式的长尾视觉识别调整Logit
该论文提出了一种新的长尾分类方法,称为“云形损失函数”(Cloud Loss Function,简称GCL)。该方法通过在特征空间中引入“云形扰动”,自动平衡不同类别之间的样本分布,并有效地解决了传统softmax饱和问题和负梯度抑制问题。
该论文提出了一种新的长尾分类方法,称为“云形损失函数”(Cloud Loss Function,简称GCL)。该方法通过在特征空间中引入“云形扰动”,自动平衡不同类别之间的样本分布,并有效地解决了传统softmax饱和问题和负梯度抑制问题。