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发明公开
针对无监督长尾数据的几何校准方法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN117422648A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311354561.7

申请日：2023-10-18

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王延峰 , 周之涵 , 姚江超 , 洪峰 , 张娅

IPC: G06T5/80 , G06T5/60 , G06N3/09 , G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种针对无监督长尾数据的几何校准方法及系统，涉及自监督长尾学习技术领域，包括：几何均衡衡量步骤：预定义最优几何均衡结构，衡量特征空间在粗粒度上的均衡性；代理标签分配步骤：进行动态的代理标签分配去校准头尾数据在特征空间中的分布，基于双层优化的训练方式逐步实现类别均衡性。本发明基于几何均衡结构的引入，通过几何标签重分配对长尾数据表征进行校准，进一步加强表征的类别均衡性和可迁移性，在多种复杂偏态分布的上下游场景中取得了显著的效果提升。

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