【深度学习】Focal Loss 与 GHM——解决样本不平衡问题
Focal Loss 与 GHM Focal Loss Focal Loss 的提出主要是为了解决难易样本数量不平衡（注意：这有别于正负样本数量不均衡问题）问题。下面以目标检测应用场景来说明。 一些 one-stage 的目标检测器通常会产生很多数量的 anchor box ...
原文：处理样本不平衡LOSS—Focal Loss
前言 Focal Loss是为了处理样本不平衡问题而提出的，经时间验证，在多种任务上，效果还是不错的。在理解Focal Loss前，需要先深刻理一下交叉熵损失，和带权重的交叉熵损失。然后我们从样本权重的角度出发，理解Focal Loss是如何分配样本权重的。Focal是动词Focus的形容词形式，那么它究竟Focus在什么地方呢 详细的代码请看Gitee 。 交叉熵 . 交叉熵损失 Cross ...
2020-01-06 11:50 2 6373 推荐指数：
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5 分钟理解 Focal Loss 与 GHM——解决样本不平衡利器
Focal Loss for Dense Object Detection 是ICCV2017的Best student paper,文章思路很简单但非常具有开拓性意义，效果也非常令人称赞。 GHM(gradient harmonizing mechanism) 发表于 “Gradient ...
样本不平衡的处理
分类问题的一个underlying assumption是各个类别的数据都有自己的分布，当某类数据少到难以观察结构的时候，我们可以考虑抛弃该类数据，转而学习更为明显的多数类模式，而后将不符合多数类模式的样本判断为异常/少数类，某些时候会有更好的效果。此时该问题退化为异常检测（anomaly ...
正负样本不平衡处理方法总结【转】
转自：watersink 1， Bootstrapping，hard negative mining最原始的一种方法，主要使用在传统的机器学习方法中。比如，训练cascade类型分类模型的时候，可以将每一级分类错误的样本继续添加进下一层进行训练。 比如，SVM分类中去掉那些离分界线较远的样本 ...
机器学习样本不平衡处理
样本不平衡往往会导致以下问题： 对比例小的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。 针对样本的不平衡问题，有以下几种常见的解决思路： 搜集更多的数据 改变评判指标 对数据进行采样 ...
文本分类（六）：不平衡文本分类，Focal Loss理论及PyTorch实现
转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361152151 转载于：https://www.jianshu.com/p/30043bcc90b6 摘要：本篇主要从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题。首先讲了下什么是样本不均衡现象以及可能带来的问题；然后重点从数据 ...
怎样解决样本不平衡问题
这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。 一、数据不平衡 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布 ...
样本不平衡问题如何解决
样本不平衡问题如何解决 1. 什么是样本不平衡问题？ 所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。 样本不平衡实际上是一种非常常见的现象 ...