一、写在之前1.两类目标检测算法一类是基于Region Proposal(区域推荐)的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN等），这些算法需要two-stage，即需要先算法产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。交并比an
样本不均衡样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。常见解决办法数据层面：采样，数据增强，数据合成等；算法层面：修改损失函数值，难例挖掘等。1. 数据层面数据层面主要包括对数据的采样与合成操作，采样指的是以一定的概率对数据进行选择，合成指的是重新生成与数据集样本数据类似的样本将其添加到原始数据集中，以达到
机器学习中，最重要的一个过程就是模型训练，但是在做模型训练之前需要对数据进行预处理也就是常见的数据清洗和特征工程。数据清洗过程中，比较重要的一步就是查看正负样本是否均衡。那么数据集中出现正负样本不均衡，怎么解决呢？常用的有一下几种方法：采样，采样主要包括上采样（oversampling，有的称为过采样）和下采样（undersampling，有的称为降采样）数据合成，利用已有样本来生成更多的样本，这
记忆辅助：样本不均衡就是正样本太少，负样本太对，(1)增加正样本-过采样;减少负样本-欠采样(2)分割负样本+正样本构成多个训练集，然后bagging (3)特征选择(4)训练时提高正样本的权重(提高正样本学习率) 1 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡抽样是解决样本分布不均衡相对简单且常用的方法，包括过抽样和欠抽样两种。过抽样过抽样（也叫上采样、over-sampling）方法通过增加
总述Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。损失函数形式Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失： 其中y‘是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则
危害从样本量悬殊的角度
考虑 loss_function 通常都是正负例 loss 的求和，那么一旦一方样本数居多，loss就偏向于一方的loss，说明就在学习负例。造成最终结果不正确。 从易分类的角度
一定有些样本是特别易分类的，一旦这些样本量多起来，就对 loss 贡献不容小觑了。造成最终模型学习不好。 solution解决样本不均
采样
降采样
直接负例10%采样如果担心
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2023-06-26 12:41:19
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文章目录数据不平衡类别不平横会影响模型的效果如何解决 数据不平衡很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。不平衡程度相同的问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。可以把问题根据难度从小到大排个序：大数
类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。下面以这样的一种情况作为假设实例，假定正类样例较少，反类样例较多。一半对于样本平衡的二类分类任务，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如我们通常这样子比较预测值y>0.5，则样本为正类，而y<0.5，则样本为负类。几率y/(1-y)反映了正例可能性与负例可能性之比值，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能
在机器学习中，数据不平衡问题是最为常见、最头疼的问题，如何解决数据不平衡问题直接影响模型效果，在此总结一下数据不平衡的解决方案，喜欢的朋友请点赞、收藏、关注。1.1 样本不均衡现象 样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归
不平衡处理方法介绍处理数据样本不平衡问题是在机器学习和数据挖掘任务中常见的挑战之一。以下是一些常用的数据样本不平衡处理方法：过采样（Over-sampling）：过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。常见的过采样方法包括随机复制样本、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。欠采样（Under-sampling）：欠采样方法通过
前言准备在欧卡2实现无人驾驶，第一步使用paddlepaddle框架的paddleseg模块对车道线语义分割。语义分割数据集本文采用的数据集是tusimple数据集，图森车道线检测数据集。 下载地址：传送门 对数据集做了一些简单的处理，记录原始图像和带标签图像的文件路径关系。 数据集样例：paddleseg这是百度深度学习框架推出的语义分割模块，集成了很多大佬写好的模型，只需要直接配置就可以使用这
不平衡数据的出现场景搜索引擎的点击预测：点击的网页往往占据很小的比例电子商务领域的商品推荐：推荐的商品被购买的比例很低信用卡欺诈检测网络攻击识别 解决方案从数据的角度：抽样，从而使得不同类别的数据相对均衡从算法的角度：考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化 抽样随机欠抽样：从多数类中随机选择少量样本再合并原有少数类样本作为新的训练数据集有放回抽样无放回抽样会造成一些信息缺
什么是类不平衡问题 类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样本仅5个，就意味着存在类不平衡。 在后文中，把样本数量过少的类别称为“
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2023-08-21 17:03:12
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## 深度学习样本不平衡
在进行深度学习任务时，经常会遇到样本不平衡的问题。样本不平衡指的是训练数据中各个类别的样本数量差异很大，这会导致模型在训练过程中偏向于数量多的类别，而忽略数量少的类别，影响模型的泛化能力。
### 样本不平衡的影响
当样本不平衡时，模型可能会出现以下问题：
1. **偏向性：** 模型更倾向于预测数量多的类别，忽略数量少的类别。
2. **泛化能力下降：** 模型
很多分类学习方法针对都有一个共同的基本假设，即不同类别的训练数据数目相当，即使稍有差别，通常影响不大。但如果差别较大，就会对学习过程造成困扰。在现实场景中，比如银行欺诈，异常登录，网络入侵等领域中，大多数数据通常有不到1%少量但异常数据。这就使得对于处理不平衡数据有着及其重要的意义。1.使用正确的评估指标例如对于有998个的反例，但正例只有2个，那么学习方法只要返回一个永远把样本预测为反例的学习器
一、样本不均衡所谓的不均衡指的是不同类别（标签）的样本量差异非常大。样本类别分布不均衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本不均衡将导致样本量小的分类所包含的特征过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将很差。样本不均衡从数据规模的角度分为：大数据分布不均衡：例如1000万条数据集中，50万条的小
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2023-10-05 18:17:42
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本文涉及到了四种方法，分别是对图片不平衡的处理、对NLP不平衡的处理、过采样以及欠采样。 其中前2种针对的是某些具体场景，后2种是针对一般的情况，给你一串用数字表示的样本，如何进行处理 同时前3种都是使整体的数据量增长，而最后1种是减少整体的数据量1 图片的样本不平衡可以通过裁剪、翻转、缩放等方法进行数据增强，由于没有做过图片的样本不平衡，所以这里先不说2 NLP的样本不平衡最近在进行文本分类时，
输入图像——卷积层——池化层——全连接层——输出卷积层：核心，用来提取特征。 池化层：对特征降维。实际的主要作用是下采样，减少参数量来提高计算速度。 卷积神经网络的训练：前向传播（分类识别）、反向传播（求各层误差，更新权值）用来分类的卷积神经网络模型（经典）（1）AlexNet：5层卷积+最后连接3个全连接层。ReLU激活函数(收敛速度快，减少训练时间，避免梯度弥散)。Dropout机制(让某些神
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2023-10-10 09:35:34
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摘要基准数据集MNIST、CIOWE10和ImageNet几种方法进行广泛的比较来解决这个问题：过采样、欠采样、两相训练；以及补偿先前类概率的阈值。结论：（i）类不平衡对分类性能的影响是有害的； （ii）解决几乎所有分析场景中占主导地位的类不平衡的方法是过采样； （iii）应将过采样应用于完全消除不平衡的级别，然而，最优欠采样率取决于不平衡的程度； （iv）与一些经典的机器学习模型相反，过采样不会
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2023-09-25 18:57:25
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简介 本篇主要是对随机森林的笔记记录。 具体实现 基本原理就不做介绍了，网上很多资料。这里直接根据代码讲解下具体实现流程。 前提准备 这里用一个数据分类作为讲解，待分类的数据如下： 如上所示，最前面的‘+’、‘-’为数据分类标签，这里将数据分为 ‘+样本’和 ‘-样本’。
数据有两组，分别为训练集(2950个数据样本)和测试集(994个数据样本)，其中每个样本包
