如何解决样本不均衡问题
解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： 1.样本的过采样和欠采样。 2..使用多个分类器进行分类。 3.将二分类问题转换成其他问题。 4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。 1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡 ...
原文：深度学习样本不均衡问题解决
深度学习样本不均衡问题解决 在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。 对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面 简单粗暴 算法层面 复杂 。 数据层面 采样 Sample 数据重采样：上采样或者下采样 上采样 下采样 使用情况 数据不足时 数据充足 支撑得起你的浪费 数据集变化 增加 间接减少 量大类被截流了 具体手段 ...
2019-03-12 15:45 0 1881 推荐指数：
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