许多现实世界的识别问题都有不平衡或长尾标签的分布。这些分布使表示形式学习更具挑战性,因为对尾巴类别的概括有限。如果测试分布与训练分布有所不同,例如统一与长尾,需要解决分配转移的问题。为此,最近的作品通过贝叶斯定理的启发,使用边缘修改扩展了SoftMax跨凝结。在本文中,我们通过专家的平衡产品(Balpoe)概括了几种方法,该方法结合了一个具有不同测试时间目标分布的模型家庭,以解决数据中的不平衡。拟议的专家在一个阶段进行培训,无论是共同还是独立的,并无缝融合到Balpoe中。我们表明,Balpoe是Fisher的一致性,可以最大程度地减少均衡误差并执行广泛的实验以验证我们的方法的有效性。最后,我们研究了在这种情况下混合的效果,发现正则化是学习校准专家的关键要素。我们的实验表明,正则化的BALPOE在测试准确性和校准指标上的表现非常出色,从而导致CIFAR-100-LT,Imagenet-LT和Inaturalist-2018数据集的最新结果。该代码将在纸质接受后公开提供。
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