标签: Logit Adjustment
统计视角解读 Logit Adjustment
摘自 ICLR 2021 的论文 Long-Tail Learning via Logit Adjustment
在长尾或类别不平衡的场景下,我们总期望能最小化类别平衡错误率 Balanced Error (BER):
\[\text{BER}(f) = \frac{1}{L}\sum_{ y \in \mathcal{Y} }\mathbb{P}_{x|y}[y\in \mathop{\arg\max}\limits_{ y^{'} \notin \mathcal{Y}}~f_{y^{'}}(x)]
这一期望可以理解为:当我们