长尾数据分布问题即少数类占大部分数据，而大多数类的代表性不强、数据量不足。 针对该问题： 重采样 过采样增加了来自小类别的重复样本，可能导致模型过拟合。为解决这个问题，可以从相邻的样本中插入新的样本，或者对辅类合成新的样本。然而，由于新样本中的噪声，模型仍然容易出错。(简单的数据扩增会引入噪声) 每 ...
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2021-09-03 16:56:00
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文章目录常见方法1.异常处理2.特征归一化/标准化3.数据分桶4.缺失值处理5.特征构造6.特征筛选7.特征降维8.代码演练9.经验总结 常见方法1.异常处理通过箱线图分析删除异常值BOX-COX转换(处理有偏分布)： 是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。长尾截断2.特征归一化/标准
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition一、背景介绍1.长尾效应长尾分布比较常见，指的是数据集中少量类别占总数据集比重较大。如果使用带有长尾分布的数据集去直接训练分类网络的话，就会导致对于占比较大的类别能够较好的预测，占比较小的类别不能够较好的预测。这样做，模型
如果代码质量是区分软件系统好坏的标准，那么数据质量便是区分AI系统智能化的标准。对模型来说，使用正确的数据不可或缺。而实际训练中，常出现场景数据分布不均衡的现象，长尾数据就是其中一个特例。长尾数据是指数据集中某些类别数量较少，而其他类别样本数较多的不平衡“长尾”状态。例如在自然语言处理中，一些少见的词汇出现频率很低，而常见的词汇出现频率很高；在图像识别中，一些罕见的物体出现的频率很低，而常见的物体
这篇cvpr2019的论文主要提出了一个损失函数Class-Balanced Loss用来处理数据长尾问题长尾问题是由于分类问题中数据集每类的数据量不同，导致分类准确度下降。举个极端点的例子有助于理解：A、B二分类问题，数据集中，A、B数据量比例为999：1，为了减少损失值，网络很自然的将所有图片都分到A类，这样准确率为99.9%，但是明显这个网络不能用。为了解决长尾问题，前人也提出了不少办法，比
在深度学习训练中，除了设计有效的卷积神经网络框架外，更重要的是数据的处理。在训练之前需要对训练数据进行预处理。比如在目标检测网络训练中，首先需要划分训练集和测试集，然后对标签、边界框等进行处理后才能送入网络进行训练，本文章以VOC数据集格式为例，对数据集进行预处理后送入目标检测网络进行训练。【附代码】目录划分训练集和测试集继承Dataset函数 读取图像和bbox信息 图像缩放
，我们处理的标准数据通常都有一个基本假设，即该数据集各类别对应的样本数量是近似服从均匀分布的，即类别平衡。但现实生活中的数据往往呈现较极...
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2020-08-13 12:35:30
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论文：https://arxiv.org/pdf/2104.11057.pdf 讨论 3 个关于医学影像分析的挑战，以及相应的解决方案。首先，论
yolov1论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.026401. 基本介绍（1）出发点 以往的目标检测要么有实时性，但是accuracy很低，如30Hz DPM、100Hz DPM；要么虽然有着较高的mAP值，但是不满足实时性要求，如RCNN系列；难以在高速场景下进行应用。yolo作者致力于推出既具有实时性又具有准确性的
Deep Long-Tailed Learning: A Survey引言长尾学习介绍问题定义与基本概念问题定义类平衡方法类重平衡Re-SamplingCost-sensitive Learning Cost-sensitiveLogit AdjustmentInformation AugmentationTransfer LearningData AugmentationModule Impr
例如，Retina-100K数据集有75,714个训练样本，9,335个验证样本，9,477个测试样本，共53个类别，不平衡比例是828.56，标签基数是1.3439，标签密度是0.0038。如果一个样本可能同时包含多种视网膜疾病的标签，例如糖尿病视网膜病变和黄斑变性，那么通过计算标签基数和标签密度，可以量化每个
“长尾”的由来及含义 根据维基百科，长尾(The Long Tail)这一概念是由“连线”杂志主编Chris Anderson在2004年十月的“长尾” 一文中最早提出，用来描述诸如亚马逊和Netflix之类网站的商业和经济模式。 “长尾”实际上是统计学中幂律(Power Laws)和帕
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2009-01-04 11:52:00
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今天收集企业应用软件的资料，进入了一家推广SAAS的网站，里边提到SAAS与长尾的关系，长尾并不让人陌生，大凡读过一些书或者工作过一段时间的人都或多或少接触过这个词，而且大致有很多人是从一些什么O的人那里听过来的。 长尾是什么？为了找到它的定义，搜索了一下，百度的解释是这样的：1.长尾是统计学幂次定律(power law)和帕雷托(Pareto)分布的口语化表述。这个解释还是有些抽象和拗
1988年，英国登山家Joe Simpson写了一本名叫《触摸巅峰》（译者：这是Touching the Void通用的中文翻译的书。该书讲述了在秘鲁安第斯山脉发生的一次与死神擦肩而过的登山事故。这本书颇受好评，但不太畅销，并很快就被人们淡忘了。可十年后，有趣的事发生了。Jon Krakauer写的另一部描写登山悲剧的书《进入稀薄空气》成为了畅销书。突然间读者又开始对《触摸巅峰》产生了兴趣。
为满足读者要求，Random House出版社立刻再版该书。图书销售商把《触摸巅峰》放在《进入稀薄空气》旁边来促销。《触摸巅峰》越卖越火。来年一月，该书的简装版再版，并连续高居《纽约时报》畅销书排行榜14周之久。同月，IFC制片公司出品了以该书为背景的纪实片，倍受好评。到今天《触摸巅峰》的销售量超过《进入稀薄空气》一倍还多。
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2006-12-03 15:05:54
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长尾分布（long-tail distribution）和长尾效应1、长尾效应作者：赵澈 长尾效应其实是幂率分布的通俗提法，在物理上也被称为无标度现象，这种现象在自然界与社会生活中都相当地常见，可参考幂律分布_互动百科。里面也提到之所以叫无标度，是因为「系统中个体的尺度相差悬殊，缺乏一个优选的规模」。如下图这般，极少数个体（横轴）对应极高的值（纵轴），而拥有极低值的个体，数量却占总体的绝大多数。形
在一个网站的内页中，每个页面都是有自己的标题，而这些标题就是网站首页关键字的衍生，就是我们常说的网站长尾关键字，这些长尾关键字在网站中起到很大的作用，当你确定网站首页关键字后，就可以通过这些关键字进行长尾关键字的衍生了，网站需要有文章的支撑，而这些文章标题的选择就是长尾关键字进一步优化得来。一个网站的长尾关键字成百上千的，我们在寻找网站长尾关键字的途径有哪些呢，现在笔者就给大家介绍下六个快速寻找长
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2023-10-25 12:22:41
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记录Rhapsody每月统计数据，并把它们画在一张图上，就可以发现该公司和其它任何唱片店一样，都有相同的符合“幂指数”形式的需求曲线—对排行榜前列的曲目都有巨大的需求，尾部快速下降的部分代表的是不太流行的曲目。但是最有趣的事情是深入挖掘排名在40000以后的歌曲，而这个数字正是普通唱片店的流动库存量（最终会被销售出去的唱片的数量）
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2021-08-24 10:05:20
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记录Rhapsody每月统计数据，并把它们画在一张图上，就可以发现该公司和其它任何唱片店一样，都有相同的符合“幂指数”形式的需求曲线—对排行榜前列的曲目都有巨大的需求，尾部快速下降的部分代表的是不太流行的曲目。但是最有趣的事情是深入挖掘排名在40000以后的歌曲，而这个数字正是普通唱片店的流动库存量（最终会被销售出去的唱片的数量）。
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2021-08-24 10:06:05
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记录Rhapsody每月统计数据，并把它们画在一张图上，就可以发现该公司和其它任何唱片店一样，都有相同的符合“幂指数”形式的需求曲线—对排行榜前列的曲目都有巨大的需求，尾部快速下降的部分代表的是不太流行的曲目。但是最有趣的事情是深入挖掘排名在40000以后的歌曲，而这个数字正是普通唱片店的流动库存量（最终会被销售出去的唱片的数量）。
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2021-08-24 10:09:54
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数据不平衡的问题在现实世界中无处不在。例如，自动驾驶，医学图像诊断，物种分类，数据本质上是严重不平衡的。 如果把不同类别的数据按照出现的频率从高到低进行排序，就会得到一条递减的曲线。在曲线的头部，数据出现的频率很高，随着数据的出现频率逐渐降低，曲线也逐渐下降，缓慢趋近于横轴，看起来就像拖着一条长长的尾巴，如下图所示。 例如，在物种分类问题中，将不同类别的物种按照稀有程度从高到低进行排序，那么最常见
