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公开(公告)号：CN119006926A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411216125.8
申请日：2024-09-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种两阶段的长尾学习方法，包括：利用具有长尾分布的图像分类的训练集对图像分类模型进行两阶段的多轮迭代训练，得到经训练的图像分类模型，其中：第一阶段的学习，包括：利用头部类集合和损失函数确定第一锐度感知梯度，以及利用尾部类集合和损失函数确定第二锐度感知梯度，根据第一锐度感知梯度和第二锐度感知梯度更新图像分类模型的参数；第二阶段的学习，包括：利用头部类集合和损失函数确定第一原始梯度，以及利用尾部类集合和损失函数确定第二锐度感知梯度，根据第一原始梯度和第二锐度感知梯度更新图像分类模型的参数，本发明方法在整体上提升了模型的泛化能力。
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