# 解决PyTorch中的Loss Imbalance问题
## 简介
在使用PyTorch进行训练模型时，我们可能会遇到类别不平衡（loss imbalance）的问题。类别不平衡指的是训练数据中不同类别的样本数量差异较大，这会导致模型在训练过程中对于少数类别的样本性能较差。为了解决这个问题，我们可以采用一些技术手段来平衡各个类别的权重，从而提升模型性能。
## 解决方案流程
下面是解决
原创
2023-08-01 16:30:41
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Imbalance Value of a Tree 感觉这种题没啥营养， 排个序算算贡献就好啦。
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2019-03-05 11:14:00
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很多人学习Python就是为了在人工智能、大数据等领域谋求一份高薪工作，Python其实很接地气，我们如果学习了Python而不把它作为一种谋生手段也可以在生活中解决很多问题，那么Python能在生活中做什么呢？容我来展示一些它的应用场景。场景1，有一天，小王发邮件说。 今天有个客户，他们的网站需要做10种语言的翻译，网址是xxxx，其中有几个页面是不需要翻译的，需要一份准确的报价。要想报价，就得
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2023-10-03 18:21:27
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CF的题真的好多都是纸老虎，知道方法后贼…… 大致题意是，给你一棵树，然后树上
原创
2022-08-25 11:14:44
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您将得到由n个顶点组成的树T。 每个顶点上都有一个数字。 写在顶点i上的数字是ai。 让我们将函数I（x，y）表示为在连接顶点x和y的简单路径上ai的最大值和最小值之间的差。 您的任务是计算。 题解： 考虑单独算每个点的贡献。 把点权转化为边权，对于最大值的贡献，把每条边的边权设为两个点点权的较大值
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2021-02-02 00:06:00
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Using SMOTEBoost and RUSBoost to deal with class imbalancefrom:https://aitopics.org/doc/news:1B9F7A99/Binary classification with strong class imbalance can be found in many real-world classification p
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2023-08-03 21:29:48
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参考博客：博客一：Address class imbalance easily with Pytorch | by Mastafa Foufa | Analytics Vidhya | Medium播客二：Address class imbalance easily with Pytorch Part 2 | by Mastafa Foufa | Towards Data Science类不平衡如
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2024-08-16 13:43:03
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为什么要anchor free？1、anchor的数量 大小 和宽高比这些超参要调2、dense anchor boxes create a huge imbalance between positive and negative anchor boxes during training. This imbalance causes the training to be inefficient a
You are given an array a consisting of n elements. The imbalance value of some subsegment of this array is the difference between the maximum and mini
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2019-01-28 22:15:00
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**Python Imbalance - 解决数据不平衡问题的技术**
在机器学习和数据挖掘任务中，经常会遇到数据不平衡（data imbalance）的问题。数据不平衡指的是样本中不同类别的数量差异很大，导致模型在预测时对少数类别的预测结果表现较差。本文将介绍Python中解决数据不平衡问题的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据不平衡问题
在实际的机器学习任务中，数据不平衡的情况
原创
2023-07-31 11:28:21
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目录类别不平衡(class-imbalance)Softmax回归模型引入权重衰减(weight decay)项Softmax回归 VS. k个二元分类器类别不平衡(class-imbalance)当不同类别的训练样本数目差别很大，则会对学习过程造成困扰。如有998个反例，但正例只有2个。从线性分类器的角度讨论，用\(y=w^Tx+b\)对新样本\(x\)进行分类时，事实上是在用预测出的\(y\)
Python：SMOTE算法直接用python的库，imbalanced-learnimbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compa
原创
2023-08-03 22:07:00
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作 者 | SFXiang 编辑 | 丛 末 论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Overcoming_Classifier_Imbalance_for_Long-Tail_Object_Detection_With_Balanced_Group_C
一、样本不均衡的介绍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）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任
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
原创
2022-08-25 09:53:17
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1、Deformable CNN and Imbalance-Aware Feature Learning for Singing Technique ClassificationYuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawahttps://arxiv.org/pdf/2206.12230歌唱技术是利用音色、音高和声音的其他成分的时间波动来进行富有表现力的声乐表
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2024-04-25 12:00:07
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1. Deformable CNN and Imbalance-Aware Feature Learning for Singing Technique ClassificationYuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawahttps://arxiv.org/pdf/2206.12230歌唱技术是利用音色、音高和声音的其他成分的时间波动来进行富有表现力的声乐
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2023-10-16 00:06:48
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一、样本不均衡的介绍 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）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些
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2022-08-28 06:09:00
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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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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）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任务而言少数样本更为重
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2024-01-02 10:20:18
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