arXiv · cs.AI · Hyeontaek Hwang, Cheonghwan Hur, Daeyoung Kim2026-11-04 13:00 · 5 小时前模型评分28

可控部分神经坍缩：面向长尾识别的 CASA 与 ETF-AM 方法

Full Collapse Is Suboptimal: Controlled Partial Neural Collapse for Long-Tailed Recognition

导读

研究提出可控部分神经坍缩方法，通过类自适应稀疏激活（CASA，Class-Adaptive Sparse Activation）分类器和 ETF 约束自适应间隔（ETF-AM，ETF-constrained Adaptive Margin）损失，让头部类沿 ETF 坍缩、尾部类保留类内多样性。

分类置信度

中 · 待人工复核

来源级别：媒体与个人

事件类型：研究发布

证据摘录

“To address this, we propose a controlled partial neural collapse, realized through two coordinated controls on a backbone: the Class-Adaptive Sparse Activation (CASA) classifier and the ETF-constrained adaptive margin (ETF-AM) loss.”

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