鲁棒性与安全 / CVPR2026
为何不采用超参数友好的优化？一种用于长尾识别的单调自适应范数重缩放方法
Why Not Hyperparameter-Friendly Optimisation? A Monotonic Adaptive Norm Rescaling Approach For Long-Tailed Recognition
SAMN 用池相邻违例算法直接对每类权重范数施加单调性约束，替代了需要调参的参数正则化，为长尾识别中的分类器重训练提供了一个无需超参数的通用后处理模块，可即插即用地集成到现有解耦框架中。
长尾识别自适应归一化池相邻违例算法