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用于稳健的长尾学习的数据流形的正交不确定性表示
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内容提要
本文提出了基于特征嵌入的OUR方法和端到端训练策略，以改善模型的长尾现象。研究结果表明OUR方法显著改善了模型的长尾现象，为其他长尾学习方法带来了性能提升。
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关键要点
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在长尾分布中，模型对尾部类别的识别能力受限于尾部样本的少量表示。
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提出了一种基于特征嵌入的正交不确定性表示方法（OUR）和端到端的训练策略。
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OUR方法显著改善了模型的长尾现象。
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研究结果表明，OUR方法为其他长尾学习方法带来了性能提升。
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