达摩院开源低成本大规模分类框架FFC CVPR论文深入解读

文章讨论了在处理海量ID分类时遇到的成本和长尾问题,指出分布式训练框架虽能消耗更多资源但成本高昂。面对数据的长尾分布,传统的训练方法效果不佳。文章引用了达摩院的FFCCVPR论文,提出了一种旨在降低大规模分类成本的方法。

一、背景

     解决该问题最直观的方式是通过集群的方式消耗更多的显卡资源,但即便如此,海量ID下的分类问题,依然会有如下几个问题:

     1.)成本问题:分布式训练框架 + 海量数据情况下,内存开销、多机通信、数据存储与加载都会消耗更多的资源。

     2.)长尾问题:实际场景中,当数据集达到上亿ID时,往往其绝大部分ID内的图片样本数量会很少,数据长尾分布非常明显,直接训练难以获得较好效果。

二、方法

     在介绍方法之前,首先回顾下超大规模分类当前存在的主要挑战点:

2.1 挑战点1:成本居高不下

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