長尾分類のための曲率均衡特徴マニフォールド学習

深層ニューラルネットワークの特徴マニフォールドの幾何学的特性を系統的に分析し、特徴マニフォールドの曲率の不均衡がモデルバイアスの主要な要因であることを発見した。そのため、曲率正則化を提案し、モデルが曲率均衡で平坦な特徴マニフォールドを学習するようにする。これにより、長尾分類や非長尾分類のデータセットで優れた性能を達成できる。