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该论文研究了不同训练策略与损失函数对长尾/不平衡数据上集值分类器(SVC)性能的影响,并改进了 odd-KK-out(OKO)损失,将其计算开销从3.2×降至1.36×,显著提升了多个SVC方法的宏平均准确率。