樣本不均衡問題 　　1.1 正負樣本不均衡(負樣本主導loss) 　　　　在一張圖片中，檢測目標只占 ...

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 ...

在機器學習中，我們獲取的數據往往存在一個問題，就是樣本不均勻。比如你有一個樣本集合，正例有9900個，負例100個，訓練的結果往往是很差的，因為這個模型總趨近於是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准確率，看起來挺不錯的，但是我們要預測的負樣本很可能一個都預測不出來。 這種情況，在機器學習 ...

的類間樣本數量分布不均衡等等。 除此之外，還存在其他的問題，本文不逐一列舉。針對上述第4個問題，2 ...

在實際中，訓練模型用的數據並不是均衡的，在一個多分類問題中，每一類的訓練樣本並不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個問題的做法主要有以下幾種： 欠采樣：就是把多余的樣本去掉，保持這幾類樣本接近，在進行學習。（可能會導致過擬合） 過采樣：就是增加比較 ...

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 ...

處理樣本不均衡數據一般可以有以下方法： 1、人為將樣本變為均衡數據。 上采樣：重復采樣樣本量少的部分，以數據量多的一方的樣本數量為標准，把樣本數量較少的類的樣本數量生成和樣本數量多的一方相同。 下采樣：減少采樣樣本量多的部分，以數據量少的一方的樣本數量為標准。 2、調節模型參數 ...

一、數據抽樣 抽樣的組織形式有： （1）簡單隨機抽樣：按等概率原則直接從總體中抽取樣本。該方法適用於個體分布均勻的場景。 （2）分層抽樣：先對總體分組，再從每組中隨機抽樣。該方法適用於帶有分類邏輯屬性的數據。 （3）等距抽樣：先將總體中的每個個體按順序編號，計算抽樣間隔，然后按照固定間隔 ...