RUBRIC：合成样本过滤框架提出

Yanxuan Yu等作者提出 RUBRIC，一个与生成器无关的合成样本过滤框架，用于不平衡分类。该框架把合成样本选择建模为“质量优先于数量”的优化问题。 RUBRIC 通过神经密度比判别器估计样本真实性，并用基于 margin 的凹评分函数 g_-(t)=-log(1+e^{-t/τ}) 衡量效用，据此对候选样本进行真实性-效用权衡排序。 上述内容来自作者在论文中的自述，尚未见其报告实际分类效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。