如何解決樣本不均衡問題
解決樣本不均衡的問題很多，主流的幾個如下： 1.樣本的過采樣和欠采樣。 2..使用多個分類器進行分類。 3.將二分類問題轉換成其他問題。 4.改變正負類別樣本在模型中的權重。 一、樣本的過采樣和欠采樣。 1.過采樣：將稀有類別的樣本進行復制，通過增加此稀有類樣本的數量來平衡 ...
原文：深度學習樣本不均衡問題解決
深度學習樣本不均衡問題解決 在深度學習中，樣本不均衡是指不同類別的數據量差別較大，利用不均衡樣本訓練出來的模型泛化能力差並且容易發生過擬合。 對不平衡樣本的處理手段主要分為兩大類：數據層面 簡單粗暴 算法層面 復雜 。 數據層面 采樣 Sample 數據重采樣：上采樣或者下采樣 上采樣 下采樣 使用情況 數據不足時 數據充足 支撐得起你的浪費 數據集變化 增加 間接減少 量大類被截流了 具體手段 ...
2019-03-12 15:45 0 1881 推薦指數：
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