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上采样还是加权？在高度不平衡数据集上的平衡训练
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对多语言环境中低资源语言数据稀缺的问题，分析了上采样和加权损失在全梯度下降和随机梯度下降下的表现差异。提出的Cooldown策略通过降低采样温度，提高收敛速度且避免过拟合，具有竞争力和计算效率。
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关键要点
- 本研究解决了多语言环境中低资源语言数据稀缺的问题。
- 分析了上采样和加权损失在全梯度下降和随机梯度下降下的表现差异。
- 证明了上采样和加权损失在全梯度下降下的等效性。
- 指出了上采样和加权损失在随机梯度下降下的表现差异。
- 提出的Cooldown策略通过降低采样温度，提高收敛速度且避免过拟合。
- Cooldown策略展现出竞争力和计算效率。
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