论文提出K-ABENA，通过防御性混合采样与Horvitz–Thompson逆概率加权，在反向传播中排除部分低损失样本，同时保持设计无偏梯度估计。理论给出非凸SGD收敛界，并显示补偿版本可节省28%–54%梯度计算；在极端类别不平衡实验中，AUC从无补偿方案的0.53–0.62提升至0.9991，接近全量训练的0.9998。
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