Bert文本分类实践（三）：处理样本不均衡和提升模型鲁棒性trick
目录 写在前面 缓解样本不均衡 模型层面解决样本不均衡 Focal Loss pytorch代码实现 数据层面解决样本不均衡 提升模型鲁棒性 对抗训练 对抗 ...
原文：文本分类（七）：从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题
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 然后重点从数据层面和模型层面讲解样本不均衡问题的解决策略。数据层面主要通过欠采样和过采样的方式来人为调节正负样本比例，模型层面主要是通过加权Loss，包括基于类别Loss Focal Loss和GHM Loss三种加权Loss函数 最后讲了下其他解决样本不均衡的策略，可以通过调节阈值修改正负 ...
2021-09-06 15:44 0 246 推荐指数：
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