论文学习一：卷积神经网络中类别不平衡问题的系统研究翻译自论文：A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks摘要内容实验数据：MNIST、CIFAR-10、ImageNet不平衡问题解决方法：oversampling(过采样)、undersampling(欠采样)、two-phas
卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）一、CNN与NN的区别卷积神经网络与传统神经网络的区别：二、CNN的整体架构1.输入层；2.卷积层；3.池化层；4.全连接层三、卷积层做了什么首先将图形分割成一个个小区域，对于每一个区域特征不同；接下来选择一种特征计算的方法，为每一个区域计算特征值，得到特征图。 在图中表现为，深蓝色区域3×3的方格中下标为权重，依次计算
一、定义类别不平衡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。二、问题：从线性分类器角度讨论，用y = wTx+b对新样本x进行分类，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如通常在y>0.5时判别为正例，否则为反例。y表达的是正例的可能性，几率y/1-y反映了正例可能性与反例可能性之比例，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能性相同，即分类器决策规则为若y/1-y &
如何处理不平衡数据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”。解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。从数据的角度1. 采样1.1 上采样上采样是把小众类复制多份，一个点会在高维空间中反复出现，这会导致一个问题，那就是运气好就
所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性，我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: 1.阈值移动（Threshold Moving）： 通常我们预测类别的方法是学习得到正例概率$P$，如果：\begin{
详解类别不平衡问题卢总-类别不平衡问题的方法汇总 文章目录从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss为少数类生成新样本（SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN）集成方法EasyEnsemble算法BalanceCascade算法算法层面在线困难样本挖掘 OHEMFocal Loss 损失函数的权重调整阈值移动评价指标从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss非均衡数据处理–如何学习
原创
2021-08-04 10:49:55
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类别不平衡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。 1、扩大数据集2、欠采样欠采样（under-sampling）：对大类的数据样本进行采样来减少该类数据样本的个数，使其与其他类数目接近，然后再进行学习。随机欠采样方法：通过改变多数类样本比例以达到修改样本分布的目的，从而使样本分布较为均衡，但是这也存在一些问题。对于随机欠采样，由于采样的样本集合要少于原来的样本集合，因此会造
今天调研不均衡样本对神经网络的影响。 2020/04/06A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks 数据集中样本不均衡问题对神经网络的影响研究Abstract本文聚焦于样本不均衡对分类神经网络的影响，本文在依次在3种不同规模的通用数据集：MNIST/CIFAR-10/Imag
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2023-05-24 23:49:37
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一般one stage目标检测模型存在正负样本数量不均衡问题，基于此Focal Loss for Dense Object Detection一文提出Focal loss计算方法用于解决正负样本不平衡问题。一句话总结：根据置信度结果动态调整交叉熵损失解决类别不平衡问题（当预测正确的置信度增加时，loss的权重系数会逐渐衰减至0，这样模型训练的loss更关注难例，而大量容易的例子其loss贡献很低）
不平衡数据分类算法介绍与比较介绍在数据挖掘中，经常会存在不平衡数据的分类问题，比如在异常监控预测中，由于异常就大多数情况下都不会出现，因此想要达到良好的识别效果普通的分类算法还远远不够，这里介绍几种处理不平衡数据的常用方法及对比。符号表示记多数类的样本集合为L，少数类的样本集合为S。用r=|S|/|L|表示少数类与多数类的比例基准我们先用一个逻辑斯谛回归作为该实验的基准： Weighte
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2023-05-18 11:28:37
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一、什么是类不平衡在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少。如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。二、为什么要对类不平衡进行特殊处理传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。它们假设假阳性（实际是反例，但是错分成正例）和假阴性（实际是正例，但是错分为
随着人工智能的快速发展和大数据时代的来临,数据挖掘、数据分析变得越来越重要,它们为各行各业带来了巨大的实际价值.与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。1、数据不均衡的影响数据不均衡会导致模型收敛速度减慢,并且个别类别学习的特征过少造成泛化能力偏差对于图像数据 数据不均衡的处理方法主要通过数据增强的方法
原作者：nightwish夜愿 参考链接：https://www.jianshu.com/p/be343414dd24这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均
1.数据不平衡1.1 数据不平衡介绍数据不平衡，又称样本比例失衡。对于二分类问题，在正常情况下，正负样本的比例应该是较为接近的，很多现有的分类模型也正是基于这一假设。但是在某些特定的场景下，正负样本的比例却可能相差悬殊，如社交网络中的大V判断、电商领域的恶意差评检测、金融领域的欺诈用户判断、风控领域的异常行为检测、医疗领域的肿瘤诊断1.2 数据不平衡的常见形式及特点根据数据量的多少和数据不平衡程度
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
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
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
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
文章目录分类任务中的不平衡问题解决思路1、重采样类2、平衡损失类3、集成方法类4、异常检测、One-class分类等长尾分布问题的其他视角小结 分类任务中的不平衡问题分类任务中的样本不平衡问题，主要是不同类别之间样本数量的不平衡，导致分类器倾向于样本较多的类别，在样本较少的类别上性能较差。样本不均衡问题常常出现在呈长尾分布的数据中（long tailed data），如下图所示1。现实生活中很多
问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息，一些跨
