バイナリーネットワークの事前学習モデルのキャリブレーションによる長尾分布認識

事前学習された全精度モデルをターゲットの長尾分布データにキャリブレーションすることで、効率的なバイナリーネットワークを学習する。さらに、アドバーサリアルな損失関数のバランシングと効率的な多解像度入力の活用により、様々な長尾分布データに対して汎化性能を向上させる。