用于类别不平衡的具有隐式组感知偏置学习的正交激活

本文介绍了一篇关于解决机器学习中类别不平衡问题的方法的研究论文。核心技术涉及正交激活和隐式组感知偏置学习。重点在于提高处理某些类别示例明显少于其他类别的数据集的模型性能。

• •解决了机器学习中类别不平衡的问题。
• •提出了一种使用正交激活和隐式组感知偏置学习的新方法。
• •旨在提高不平衡数据集上的模型性能。