Bert文本分類實踐（三）：處理樣本不均衡和提升模型魯棒性trick
目錄 寫在前面 緩解樣本不均衡 模型層面解決樣本不均衡 Focal Loss pytorch代碼實現 數據層面解決樣本不均衡 提升模型魯棒性 對抗訓練 對抗 ...
原文：文本分類（七）：從理論到實踐解決文本分類中的樣本不均衡問題
摘要：本篇主要從理論到實踐解決文本分類中的樣本不均衡問題。首先講了下什么是樣本不均衡現象以及可能帶來的問題 然后重點從數據層面和模型層面講解樣本不均衡問題的解決策略。數據層面主要通過欠采樣和過采樣的方式來人為調節正負樣本比例，模型層面主要是通過加權Loss，包括基於類別Loss Focal Loss和GHM Loss三種加權Loss函數 最后講了下其他解決樣本不均衡的策略，可以通過調節閾值修改正負 ...
2021-09-06 15:44 0 246 推薦指數：
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