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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。