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如何统一建模常见样本、长尾样本?
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如何预测一个样本是否长尾样本?
solution:
- 训练一个长尾样本分类器,即新增一个类别,该类别属于长尾样本
https://bair.berkeley.edu/blog/2019/05/13/oltr/ https://arxiv.org/pdf/1904.05160.pdf https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR https://liuziwei7.github.io/projects/LongTail.html
一个有用的系统应该能够区分很少几类常见的物体、同时也能区分很多类不常见的实例,从很少量的已知样本归纳出某一类的通用概念,从未见过的分类中识别出实例的新颖性。
为了反映真实世界的状况,研究人员提出了开放长尾识别问题(Open Long-Tailed Recognition,OLTR),从长尾和开放分布的数据中学习,并在包含头部、尾部和开发分类的平衡测试集中评测分类精度。
非平衡分类问题(imbalanced classification)
少样本学习(few-shot learning)
开放集识别(open-set recognition)问题