arXiv ID:
2606.13223
arXiv 提交日期: 2026-06-11
面向鲁棒分类的分布损失函数 / Distributional Loss for Robust Classification
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种新的分类损失函数,通过将模型输出拟合为双峰高斯分布而非强制匹配单一标签,来隐含处理类别模糊性、减少过拟合,从而在不增加额外标注信息的情况下,让分类器学到更鲁棒的决策边界,尤其在数据量较少时效果显著。