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The Importance of Class Balance in Active Class-Incremental Learning
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内容提要
本研究提出了“类平衡选择”（CBS）策略，以解决主动类增量学习中的样本标注不均衡问题。实验结果表明，CBS策略在多个数据集上显著优于随机选择及其他先进方法，提升了增量学习性能，具有重要的应用价值。
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关键要点
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本研究提出了“类平衡选择”（CBS）策略，以解决主动类增量学习中的样本标注不均衡问题。
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CBS策略通过选取最具信息量的样本，提高了增量学习的性能。
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实验结果表明，CBS策略在多个数据集上显著优于随机选择及其他先进方法。
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CBS策略具有重要的应用价值，能够有效提升主动类增量学习的效果。
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