#数据分配

这篇论文从理论上推翻了“训练数据必须各子群体完全平衡”的默认假设，证明明显不均衡的数据配置也能达到相当的准确率，还给出了按梯度方向调整比例的实用方法。做数据采购标注预算紧张的机器学习工程师、尤其是处理人脸或医疗等存在子群体偏移数据的团队，可以据此省下不少数据收集成本。