ACM MM‘24 | 医学图像分类中类别增量学习的不平衡问题解决方法
发布日期：2025-06-08 03:30:30
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分类：精选文章
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论文信息
地址不平衡问题在医学图像分类中的类别增量学习方法
作者：Xuze Hao, Wenqian Ni, Xuhao Jiang, Weimin Tan, Bo Yan
论文创新点
提出CIL平衡分类损失函数：针对类别不平衡导致的分类器偏向新类和多数类问题，提出CIL平衡分类损失函数。该函数通过基于类别频率调整logit，对稀有类别给予更多关注，还引入缩放因子，进一步平衡新旧类别，有效减少分类器偏差。
设计分布边际损失函数：为解决类别增量学习中，新旧类别在特征空间易重叠的问题，设计了分布边际损失函数。此函数包含两个损失项，一项推动旧类样本远离新类分布。
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[***.219.124.196]2026年06月13日 23时57分03秒
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