緩解多分類的樣本不均衡問題
利用深度學習做多分類在工業或是在科研環境中都是常見的任務。在科研環境下，無論是NLP、CV或是TTS系列任務，數據都是豐富且干凈的。而在現實的工業環境中，數據問題常常成為困擾從業者的一大難題；常見的數據問題包含有： 數據樣本量少 數據缺乏標注 數據不干凈，存在大量的擾動 數據 ...
原文：樣本不均衡下的分類損失函數
通常二分類使用交叉熵損失函數，但是在樣本不均衡下，訓練時損失函數會偏向樣本多的一方，造成訓練時損失函數很小，但是對樣本較小的類別識別精度不高。 解決辦法之一就是給較少的類別加權，形成加權交叉熵 Weighted cross entropy loss 。今天看到兩個方法將權值作為類別樣本數量的函數，其中有一個很有意思就錄在這里。 http: cn.arxiv.org pdf . v 上邊說明的時， ...
2018-11-26 10:54 0 3674 推薦指數：
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數據抽樣及樣本不均衡處理
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