Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples - 2 - 代码学习
参考：https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch 其中的class_balanced_loss.py: View Code 添加注释和输出的版本 ...
原文：处理长尾问题：Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
这篇cvpr 的论文主要提出了一个损失函数Class Balanced Loss用来处理数据长尾问题 长尾问题是由于分类问题中数据集每类的数据量不同，导致分类准确度下降。举个极端点的例子有助于理解：A B二分类问题，数据集中，A B数据量比例为 ： ，为了减少损失值，网络很自然的将所有图片都分到A类，这样准确率为 . ，但是明显这个网络不能用。 为了解决长尾问题，前人也提出了不少办法，比如将B图片 ...
2020-07-03 18:34 0 907 推荐指数：
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