クラス不均衡に対する暗黙的なグループ認識バイアス学習を用いた直交活性化

この記事は、機械学習におけるクラス不均衡に対処するための研究論文を紹介しています。中核的な技術は、直交活性化と暗黙的なグループ認識バイアス学習を含みます。焦点は、一部のクラスが他のクラスよりも著しく少ない例を持つデータセットを扱う際のモデルのパフォーマンスを向上させることです。