Long Tail Learning With Class Descriptors
Long-tail 학습은 카테고리 설명자(속성, 카테고리 임베딩 등)를 활용하여 데이터 분포의 불균형 문제를 해결하고, 희귀 카테고리에 대한 모델의 인식 능력을 향상시키며, 전반적인 일반화 성능을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이는 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.
Long-tail 학습은 카테고리 설명자(속성, 카테고리 임베딩 등)를 활용하여 데이터 분포의 불균형 문제를 해결하고, 희귀 카테고리에 대한 모델의 인식 능력을 향상시키며, 전반적인 일반화 성능을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이는 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.