※ 引述 《sustainer123 (温水佳树的兄长大人)》 之铭言：
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: 有点懂在干嘛了
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: 本质上就使用不同策略训练特征提取部分跟分类器
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: 长尾学习来说 backbone一般常用cross entropy这种非重加权的损失函数来学习通用特征
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: 分类器再用重采样或重加权来学习少数特征
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: 放到语义分割来说
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: 就是先跑一次一般训练
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: 然后冻结encoder 然后再训练decoder
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: 但decoder不知道要重train多少
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: 最后一层 还是 整个
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: 唉 没啥能照抄的东西 麻烦
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想了一下
实验应该可以这样设计
维持原架构
分别训练backbone跟分类器
两种损失函数
总共4种组合
快速测一下要不要继续投资
毕竟也不少论文讨论一阶段架构
没屌用就跳ㄅ