Langschwanzlernen mit Klassendeskriptoren

Das Lernen von langen Schwanzkategorien durch die Nutzung von Kategoriebeschreibern (wie Attributen, Kategorie-Embeddings usw.) zielt darauf ab, das Problem der ungleichen Datenverteilung zu lösen, die Erkennungsfähigkeit des Modells für seltene Kategorien zu verbessern und die gesamte Generalisierungsleistung zu erhöhen. Dies hat einen bedeutenden Anwendungswert.