原文标题：GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training 原文链接：https://arxiv.org/abs/1805.06725 背景介绍 异常检测是计算机视觉领域一个比较经典的问题，它旨在区分正常 ...

https://www.cnblogs.com/rainsoul/p/7890641.html 总结一下学习笔记 如，做一个汽车的照片分类，正样本 就是 正确的 汽车的图片，负样本就是 不是 汽车的图片。 通过模型训练，可以告诉机器，那些是对的，哪些是错误的。错误的就是负样本。 针对 ...

论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE，与主流的少样本目标检测算法不太一样，目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测，并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中，要检测所有的类别则需要全部进行比对，十分耗时。而论文是增量式添加类别到模型，以常规的推理形式直接检测，十分高效 ...

目录 概 主要内容 殊途同归 Gutmann M U, Hyvarinen A. Noise-contrastive estimat ...

转自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解 ...

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31529643 在CTR预估中，负样本采样是一种常见的特征工程方法。一般CTR预估的原始正负样本比可能达到1:1000~1:10000左右，而要获取好的效果，一般需要采样到1:5~1:15之间（VC维可推导 ...

一、批处理描述文件负样本图片名字，并保存到一个TXT文件中 负样本需要的描述文件是一个TXT文件 ，描述的是所有负样本的具体路径，如图所示： 制作方法如下： 1.在负样本的文件夹中新建一个记事本 ...

异常监测的要点：1. 适用于数据集符合某种分布，能够转换为某种分布也算，比如车的航行轨迹，就不能用这招。 2. 或者使用阈值设定，结合逻辑回归设定异常，也可以。3. 在数据集中，异常数据点非常少，1%都算多。 在实战中，需要结合实际情况调用包。 数据集 链接：https ...