论文求助
Itsanewday opened this issue · comments
作者你好，最近才看到这篇关于长尾数据分类的论文。有一些地方不是很明白。
1)论文指出验证或测试时才需要消除头部偏移的影响，那么消除头部偏移影响后，模型在训练集上的表现如何？
2)该偏移可以看作零输入的特征输出，那么能否将网络中所有卷积和BatchNormalization的bias均设置为否？
3) alpha的含义是什么，为什么可以大于1
谢谢
KaihuaTang / Long-Tailed-Recognition.pytorch
[NeurIPS 2020] This project provides a strong single-stage baseline for Long-Tailed Classification, Detection, and Instance Segmentation (LVIS). It is also a PyTorch implementation of the NeurIPS 2020 paper 'Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect'.