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通过类别信息量追求更好的长尾物体检测决策边界
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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
本研究提出了类别信息量的概念，发现其与准确率呈负相关关系，并提出了IGAM损失函数以动态调整决策空间，有效减小长尾数据集中的类别偏差，取得了良好的效果。
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关键要点
- 本研究提出了类别信息量的概念。
- 类别信息量与准确率之间存在显著负相关关系。
- 提出了信息量引导角度边际（IGAM）损失函数。
- IGAM损失函数动态调整每个类别的决策空间。
- 有效减小长尾数据集中的类别偏差。
- 在多种数据集上取得了良好的效果。
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