Neuer Ansatz reduziert Klassengleichgewicht durch Margin-Regularisierung
Deep‑Learning‑Modelle zeigen häufig große Unterschiede in der Genauigkeit einzelner Klassen, selbst wenn die Trainingsdaten ausgeglichen sind. Diese Ungleichheit erschwert die zuverlässige Nutzung der Modelle in der Pra…