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）
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2024-03-31 15:33:05
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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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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
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2023-12-20 10:14:40
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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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不平衡样本的处理数据层面处理方法数据重采样类别平衡采样算法层面处理方法代价敏感方法基于代价敏感矩阵的代价敏感基于代价敏感向量的代价敏感代价敏感中权重的指定方式按照样本比例指定根据混淆矩阵指定小结 在机器学习的经典假设中往往假定训练样本各类别是样本数量即各类样本数目是均衡/平衡的，但是我们真实场景中遇到的实际任务却时常不符合这一假设。一般说来，不平衡的训练样本会导致训练模型侧重点样本数目较多的类
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2024-01-21 08:21:05
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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
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2024-01-20 23:13:05
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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
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2023-10-25 10:16:32
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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
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2024-05-13 16:10:22
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样本不均衡问题及其解决办法1 样本不均衡的问题2 imbalanced-learn库3 重采样3.1 欠采样3.1.1 随机欠采样3.1.2 NearMiss算法3.1.3 ENN3.1.4 RENN3.1.5 Tomek Link Removal3.2 欠采样3.2.1 随机过采样3.2.2 SMOTE3.2.3 BorderlineSMOTE3.2.4 ADASYN3.3 过采样和欠采样结合
介绍深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性，比如 ImageNet，这些数据集支持对深度模型的培训。然而，数据标记是昂贵的，特别是对于密集的预测任务，如语义分割和实例分割。此外，在对模型进行训练之后，很难将模型应用于新类的预测。与机器学习算法不同的是，人类只看到几个例子就能很容易地从图像中分割出一个新概念。人类和机器
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2024-04-15 13:39:58
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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
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2024-01-08 14:27:58
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以下仅仅摘出解决分类回归问题的相关内容。3. 提出的方法提出的PAM生成对分类和回归敏感的解耦特征。通过R-ARM进行锚定细化，以基于关键回归特征获得高质量的候选旋转。通过DAL策略，动态选择捕捉关键特征的锚定作为训练的正样本。这样可以减少分类和回归之间的不一致性，从而有效地提高检测性能。 A. Polarization Attention Module（PAM）PAM橙色块
一、woe是什么？ WOE，全称是“Weight of Evidence”，翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据，也称作WOE编码或者WOE化。 WOE编码需要首先将这个变量分组处也就是分箱。一般选择
Focal Loss for Dense Object DetectionICCV2017 RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道object detection的算法主要可以分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。前者是指类似Faster RCNN，RFCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高
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
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2024-01-03 15:45:06
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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
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2024-01-29 00:51:55
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一，train loss与test loss结果分析train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;tr
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2023-09-05 22:22:22
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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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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
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2024-01-28 14:38:32
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