摘要： 前言 本文讨论了处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略，涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。作者：Emine Bozkuş来源：DeepHub IMBA 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读 阅读全文

摘要： 前言 常规迁移学习中，源域和目标域间的分布偏移问题可以通过fine-tuning缓解。但在小样本问题中，可供fine-tuning的有标签数据不足(也就是常说的每个小样本任务中的support set)，分布偏移问题难以解决，因此面对小样本问题时，fine-tuning策略是需要额外关照的。本文回顾 阅读全文