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不平衡数据下对比学习的理论分析:从训练动态到剪枝解决方案
📌 一句话摘要 本文通过理论分析揭示了数据不平衡如何损害对比学习的表征质量,并提出一种基于幅值的动态剪枝方案,通过增强少数特征的梯度更新来提升长尾分布下的模型性能。 📝 详细摘要 文章针对对比学习在处理现实世界不平衡数据时的局限性,构建了一个基于 Transformer 编码器的理论框架。研究将
📅 2026-03-10 08:11
(3 天前)
机器之心
人工智能
1 分鐘
★ 82
对比学习
数据不平衡
Transformer
训练动态