#834
summarized by : Shintaro Yamamoto
M2m: Imbalanced Classification via Major-to-Minor Translation

どんな論文か?

クラス間のサンプル数が不均衡であるImbalanced Datasetの分類に関する研究。Minorityクラスの学習データをMajorクラスから生成することでclass-imbalanceを解決する。
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新規性

Majorityクラスのサンプルをminorクラスに変換するMajor-to-minor Translationを提案。その際、サンプル数が多いクラスのサンプルを優先的に学習に使用するようにする。

結果

CIFAR-10/100, ImageNet-LT, CelebA, SUN397, Twitter, Reutersを利用して実験を行い、SOTAの更新に成功。

その他(なぜ通ったか?等)