神经网络Transformer架构中的长尾分布处理
**神经网络Transformer架构中的长尾分布处理**
长尾分布处理关注模型在数据分布不均衡时的性能表现。当少数类别占据大部分样本而多数类别只有少量样本时,需要特殊技术来保证模型对所有类别的学习效果。
**1. 长尾分布的基础概念**
- 数据特性:在真实数据集中,高频类别可能包含数万样本,而低频类别可能仅有几个样本
- 统计特征:通常遵循幂律分布,即头部20%的类别覆盖80%的数据量
- 影响分析:模型容易偏向高频类别,对尾部类别识别率显著下降
**2. 数据层面的处理技术**
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2025-11-27 19:15:49
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