Beyond Static Costs: Learning-Dynamics Aware Loss Functions for Long-Tailed Classification

arXiv cs.CV ・ 2026-07-28

AI による要約

不均衡データ（ロングテール問題）の学習において、学習の進行状況に応じて動的にクラス重みを変更する損失関数「LDAL」が提案されました。従来の静的なサンプル数に基づく補正と異なり、モデルが特徴を学習する強度を継続的に評価するため、少数クラスの識別性能が大きく向上します。

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