Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples - 2 - 代碼學習
參考：https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch 其中的class_balanced_loss.py: View Code 添加注釋和輸出的版本 ...
原文：處理長尾問題：Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
這篇cvpr 的論文主要提出了一個損失函數Class Balanced Loss用來處理數據長尾問題 長尾問題是由於分類問題中數據集每類的數據量不同，導致分類准確度下降。舉個極端點的例子有助於理解：A B二分類問題，數據集中，A B數據量比例為 ： ，為了減少損失值，網絡很自然的將所有圖片都分到A類，這樣准確率為 . ，但是明顯這個網絡不能用。 為了解決長尾問題，前人也提出了不少辦法，比如將B圖片 ...
2020-07-03 18:34 0 907 推薦指數：
相關推薦
Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples - 1 - 論文學習
https://arxiv.org/pdf/1901.05555.pdf skewed 傾斜的，歪斜的 heuristic 啟發式的 interpolated插值 focal 焦點的 complem ...
Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Class-Balanced Self-Training
目錄 問題 方法 使用自步學習的自監督訓練 類別平衡自監督訓練 自步學習過程設計 空間先驗 問題 主要解決的問題是自監督訓練中，偽標簽的質量問題。 方法 提出了一種基於迭代自訓練過程的UDA框架，將問題表示 ...
HDU 3709 Balanced Number (數位DP)
Balanced Number Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 965 Accepted Submission ...
hdu3709 Balanced Number[數位dp]
Balanced Number Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 5376 Accepted Submission ...
特征預處理--長尾分布的處理方案
聲明：版權所有，轉載請聯系作者並注明出處 http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents 0x00 前言 數據預處理包含數據探索、數據清洗和特征預處理三部分，《特征工程系列：特征預處理（上）》介紹了無量綱化 ...
度量學習中的pair-based loss
轉載：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72516633 這里僅當學習使用； 度量學習 度量學習（Metric Learning）是一種空間映射的方法，其能夠學習到一種特征 ...
【W-1】loss不收斂或不下降問題處理經驗
目錄 訓練集loss不下降 驗證集loss不下降 測試集loss不下降 實踐總結 loss不下降，分多種情況：訓練集不下降，驗證集不下降，本文結合其它博客，做個小的總結： 首先看看不同情況：train loss與test loss結果分析 train loss 不斷下降 ...