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実務に役立つ！不均衡データ・ロングテール分布の対策を徹底解説
現実世界のデータでは、カテゴリ間のデータ数に偏りのある「不均衡データ」や「ロングテール分布」が頻繁に出現します。このようなデータに対して対策せずに学習すると、希少カテゴリに対して精度が低下したり、モデルが自信過剰になったりする問題が発生します。本記事では、分類や物体検知のデータセットにおいて、カテゴリごとのデータ数に偏りがあるロングテール (long tailed) 分布をもつデータセットの問題とその対応策を、最新の論文から代表的な手法を選び解説します。