嵌入校准

基于多臂老虎机的自适应数据增强：面向隐式模式识别的样本高效嵌入校准

Adaptive Data Augmentation with Multi-armed Bandit: Sample-Efficient Embedding Calibration for Implicit Pattern Recognition

在冻结的视觉/多模态嵌入模型之上训练轻量校准器，并用多臂老虎机驱动的自适应数据增强缓解少样本下的梯度漂移，可直接用于长尾识别、少样本分类等视觉下游任务的低成本适配。