近日，我院教师吴彦学以第一作者，学校为第一单位在国际知名学术期刊《Artificial Intelligence Review》上发表了学术文章《Long‑tailed image recognition through balancing discriminant quality》（《平衡判别质量的长尾图像识别方法》）。该期刊为人工智能研究方向的主流期刊，JCR Q1，中国科学院文献分区为2区，最新影响因子12.0。

图1 文章深度学习结构

图2 在不同分类中算法的精度分布图

学院一直以来非常重视教师教学和科研工作，并针对社会和学科专业发展需求，通过组建团队积极引导教师从事应用基础研究，推进科教融汇工作，在学术领域创新和提升。该论文提出了一个新的内生度量方法：判别质量。该度量综合考虑了预测的不确定性，验证精度，以及时序等因素，缓解了Sinha等人工作《Class-Difficulty Based Methods for Long-Tailed Visual Recognition, IJCV, 2022》隐含的训练震荡，过拟合等问题。

文章链接：https://doi.org/10.1007/s10462-023-10544-x