#编码器自适应

研究：长尾识别中编码器自适应何时值得，取决于表示分配而非支持样本量

论文提出受控评估框架，将唯一支持样本数与表示分配分离，通过匹配的分类器-only 与全网络续训估计编码器更新的增量价值。结果显示，仅当表示分配更不均衡时，编码器自适应才带来实际收益，而支持样本量本身不足以刻画表示自适应的剩余价值。