Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Methode zur Überwindung von Klassenschieflage in semi-überwachtem Lernen
Die vorgeschlagene Methode CDMAD (Class-Distribution-Mismatch-Aware Debiasing) ermöglicht es, Klassifikatoren effektiv umzubalancieren und die Qualität der Darstellungen zu verbessern, auch wenn die Klassenverteilung der unmarkierten Daten unbekannt ist und stark von der Klassenverteilung der markierten Daten abweicht.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Methode zur Überwindung von Klassenschieflage in semi-überwachtem Lernen
Die vorgeschlagene Methode CDMAD (Class-Distribution-Mismatch-Aware Debiasing) ermöglicht es, Klassifikatoren effektiv umzubalancieren, selbst wenn die Klassenverteilung der ungelabelten Daten stark von der der gelabelten Daten abweicht.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Methode zur Berücksichtigung von Klassenverteilungsunterschieden in semi-überwachtem Lernen
Die vorgeschlagene Methode CDMAD (Class-Distribution-Mismatch-Aware Debiasing) ermöglicht es, Klassifikationsmodelle effektiv zu entzerren, auch wenn die Klassenverteilung der ungelabelten Daten stark von der Klassenverteilung der gelabelten Daten abweicht.
Ausgleich von Gradienten-Ungleichgewichten für Klassifikatoren mit langer Schwanzverteilung
Die Autoren schlagen eine neuartige Verlustfunktion namens Gradient-Aware Logit Adjustment (GALA) vor, um das Ungleichgewicht der Gradienten in Klassifikatoren mit langer Schwanzverteilung auszugleichen. Zusätzlich führen sie eine einfache Nachbearbeitungsstrategie ein, um verbleibende Vorhersageverzerrungen weiter zu reduzieren.
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