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使用元更新进行在线连续学习的样本权重估计

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内容提要

该论文介绍了CurveNet，一种解决深度神经网络中数据偏见和样本不平衡问题的曲线感知网络。通过元学习自适应地分配样本权重，并利用skip layer meta optimization方法加速训练速度，该方法在多项评估指标上取得了最先进的性能。

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标签

CurveNet 元学习 数据偏见 样本不平衡 训练速度
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