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类平衡对主动类增量学习的重要性
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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和其他先进方法，提升了增量学习的性能。
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关键要点
- 本研究提出了“类平衡选择”（CBS）策略。
- CBS策略旨在解决主动类增量学习中的样本标注不均衡问题。
- 实验结果显示，CBS策略在多个数据集上显著优于随机选择和其他先进方法。
- CBS策略提升了增量学习的性能，具有重要的应用价值。
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