OHEM
难分辨样本来进行训练不仅效率高而且性能好(4) 提出了OHEM算法，不仅效率高而且性能好，在各种数据集 ...
原文：OHEM
样本不平衡问题 如在二分类中正负样本比例存在较大差距，导致模型的预测偏向某一类别。如果正样本占据 ，而负样本占据 ，那么模型只需要对所有样本输出预测为负样本，那么模型轻松可以达到 的正确率。一般此时需使用其他度量标准来判断模型性能。比如召回率ReCall 查全率：样本中所有标记为正样本的有多少被模型预测为正样本 。从数据层解决办法： 欠采样 undersampling ：将模型中类别较多的样例除 ...
2019-01-16 15:39 0 2113 推荐指数：
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