Word2Vec导学第二部分 - 负采样在word2vec导学的第二部分，我将介绍一些在基础skip-gram模型上的额外改进，这些改进是非常重要的，他将使得模型变得可以被训练。当你阅读word2vec中的skip-gram模型导学的时候，你会发现那个神经网络实在是太巨大了。在我给的这个例子下面，每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——
目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
RPN的作用（第一阶段主要的作用就是用anchor去回归gt，所以是在预设的时候已经判断正负样本了。） 1.RPN输出有两个分支，一个regression layer（回归），一个是cls layer（二分类，是不是object）。一个像素点输出的9个anchor，3个scale，3个ratio。最后输出的维度是（特征图的长x特征图的宽x9x（2（is or not object）+4(x,y,w
部分说的很好。RPN训练设置：根据ANCHOR_SCALES和ANCHOR_RATIOS得到(1)width/RPN_FEAT_STRIDE*height/RPN_FEAT_STRIDE*len(ANCHOR_SCALES)*len(ANCHOR_RATIOS)个anchors,如果一个anchor是ground-truth box的最大的IOU的anchor或者IOU大于0.7，那么这个anc
一、什么是负样本负样本是指不包含任务所要识别的目标的图像，也叫负图像（Negtive Image)。二、为什么要训练负样本训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。三、Faster R-CNN、SSD、YOLO等神经网络模型中的负样本例如在Faster R-CNN中，在RPN阶段，会根据backbone生成的特征图上的
对于巨型互联网公司来说，为了控制数据规模，降低训练开销，降采样几乎是通用的手段，facebook 实践了两种降采样的方法，uniform subsampling 和 negative down sampling。1、uniform subsampling uniform subsampling 是对所有样本进行无差别的随机抽样，为选取最优的采样频率，facebook 试
一开始学习时我没有太关注正负样本的问题，我以为正样本就是标注好的GT box，然而学到后面发现有很多的区别正负样本的方法，我才知道自己理解错了。正例是用来使预测结果更靠近真实值的，负例是用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。看了好几篇博文之后我大概有了一些基础的理解，在分类问题中，对于狗这一类来说，所有标签为狗的图片都是狗类的正样本，其他的图片都是负样本，正负样本也就是所有图片都进入损失函数进
引言 人们很容易将注意力集中在描述感兴趣的对象——分类器的正样本上。然而，判别方法的一个核心原则是对相关的环境——负样本给予同等或更多的重视。最常用的负样本是：来自不同位置和尺度的图像小块，分类器将在这些条件下进行评估，反映了先验知识。一个极大的挑战因素是：虽可以从图像中获得几乎无限的的负样本，但由于跟踪的时间敏感性，现代跟踪器需要在尽可能合并更多样本和保持较低的计算需求中进行折中。通常的做法是
回顾以下word2vec，负采样的思想更加直观：为了解决数量太过庞大的输出向量的更新问题（word2vec这里要预测是哪个单词，而单词库上万），我们就不更新全部向量，而只更新他们的一个样本。显然正确的输出单词（也就是正样本）应该出现在我们的样本中，另外，我们需要采集几个单词作为负样本（因此该技术被称为“负采样”）。采样的过程需要指定总体的概率分布，我们可以任意选择一个分布。我们把这个分布叫做噪声分
在清洗数据构造正负样本时，由于日志的延迟上报问题，在点击事件的问题中构造样本时，往往会出现将曝光未点
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2021-07-13 16:42:28
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在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，查到的资料中介绍的比较清楚的网址如下（http://st
inputpath = uigetdir('e:\','请选择要处理的图片文件夹！');dir_struct = dir(inputpath);[names,index] = sortrows({dir_struct.name}');outputpath='E:\FaceTrain\negpic';len = length(names);for i=1:len [path0,name,ext] =
原创
2021-07-12 11:38:09
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adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
最近，在做行人检测任务时，对数据进行清洗后，存在一些空标签的样本，所以，想考虑这些空标签的样本对模型的性能究竟有什么样的影响。一、概念定义负样本：在目标检测任务中，数据集中部分图片没有出现目标，这些图片通常被称为负样本。正样本：指包含目标的图像。背景：背景是指整个图像中不包含目标的区域，它与负样本不同。负样本是针对整个图片而言，背景是针对边界框而言。二、思考1. 目标检测任务中，数据集中
collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本
所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室中学生的人脸识别，则教室的墙壁，窗户，身体，衣服等等便属于负样本的范畴。
负样本通过采集的方式获取，也可通过生
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2018-01-14 20:03:00
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# Python负样本采样实现流程
## 引言
在机器学习和数据分析领域中，样本的不平衡问题是一个普遍存在的挑战。当正负样本比例严重失衡时，模型往往会偏向于预测占主导地位的样本类别，导致预测结果不准确。为了解决这个问题，负样本采样是一种常见的方法，通过调整样本比例来提高模型的性能。
本文将介绍如何用Python实现负样本采样，以帮助刚入行的开发者快速掌握这一技巧。
## 实现步骤
下面是
目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献1. 前序在读论文或者看一些博客的时
原创
2022-07-18 21:25:35
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作者：JayLou娄杰前言在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。正式介绍之前，我们首先需要思考什么才是一种好的解决少样本困境的方案？本文尝试给出了三个层次的评价策略，我们希望采取相关数据增强或弱监督技术后：在少样本场景下，比起同等标注量的无增强监督学习模型，性能有较大幅度的
原创
2023-05-01 08:27:55
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一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：JayLou娄杰（NLP算法工程师，信息抽取方向）前言在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。正式介绍之前，我们首先需要思考什么才是一种好的解决少样本困境的方案？本文尝试给出了三个层次的评价策略，我们希望采取相关数据增强或弱监
原创
2020-12-22 19:41:19
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