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Generative Data Mining with Longtail-Guided Diffusion
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内容提要
本研究提出了一种主动的长尾发现过程，通过想象额外数据来解决预测模型部署后的挑战。研究表明，长尾引导生成的训练数据显著提升了图像分类的泛化性能，并有助于发现和解释模型中的概念差距。
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关键要点
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本研究提出了一种主动的长尾发现过程，通过想象额外数据来解决预测模型部署后的挑战。
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长尾引导生成的训练数据显著提升了图像分类的泛化性能。
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该方法有助于发现和解释模型中的概念差距。
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