OHEM
難分辨樣本來進行訓練不僅效率高而且性能好(4) 提出了OHEM算法，不僅效率高而且性能好，在各種數據集 ...
原文：OHEM
樣本不平衡問題 如在二分類中正負樣本比例存在較大差距，導致模型的預測偏向某一類別。如果正樣本占據 ，而負樣本占據 ，那么模型只需要對所有樣本輸出預測為負樣本，那么模型輕松可以達到 的正確率。一般此時需使用其他度量標准來判斷模型性能。比如召回率ReCall 查全率：樣本中所有標記為正樣本的有多少被模型預測為正樣本 。從數據層解決辦法： 欠采樣 undersampling ：將模型中類別較多的樣例除 ...
2019-01-16 15:39 0 2113 推薦指數：
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