↑ 點(diǎn)擊藍(lán)字?關(guān)注極市平臺(tái)長(zhǎng)尾分布是指常見的不均衡數(shù)據(jù)分布，該問題大大降低了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的魯棒性，并且需要利用高昂的成本去采集罕見數(shù)據(jù)才能解決。傳統(tǒng)的解決方案不僅依賴提前預(yù)知未來數(shù)據(jù)的分布，而且也容易對(duì)罕見數(shù)據(jù)過擬合。本次分享，我們邀請(qǐng)到了來自南洋理工大學(xué)的湯凱華博士，為我們分享他團(tuán)隊(duì)NeurIPS 2020的論文“Long-TailedClassification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect”。該工作利用因果分析技術(shù)，首次實(shí)現(xiàn)不需要提前預(yù)知數(shù)據(jù)分布情況下適用的長(zhǎng)尾分布去偏見算法。并且該方法不增加任何額外的訓(xùn)練負(fù)擔(dān)，可以輕易適用于各種場(chǎng)景，如我們?cè)趫D片分類，物體檢測(cè)，實(shí)例分割任務(wù)上都取得了顯著提升。在極市平臺(tái)公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“73”或“湯凱華”即可獲取PPT下載地址~極市直播丨長(zhǎng)尾分布最新技術(shù)分享！湯凱華：利用因果分析解決通用的長(zhǎng)尾分布問題
?論文地址
Long-TailedClassification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2009.12991
代碼地址：
https://github.com/KaihuaTang/Long-Tailed-Recognition.pytorch
1.?????長(zhǎng)尾分布問題簡(jiǎn)介
2.?????相關(guān)工作
3.?????關(guān)于長(zhǎng)尾分布的因果分析
4.?????提出的De-confound TDE算法
5.?????實(shí)驗(yàn)結(jié)果和優(yōu)點(diǎn)分析
?回放視頻在這里?（建議在pc端觀看）
?部分PPT截圖
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