【图像分割】开源 | 不平衡数据集的后验校正

论文地址： http://arxiv.org/pdf/2010.11820v1.pdf

代码： 公众号回复：2010.11820

来源： 乔治亚理工学院

论文名称：Posterior Re-calibration for Imbalanced Datasets

原文作者：Junjiao Tian

内容提要

当训练标签分布严重不平衡以及测试数据与训练分布不一致时，神经网络的性能较差。为了解决由测试标签分布的不平衡引起的偏移问题，我们从最优贝叶斯分类器的角度出发，推导出一种训练后再平衡的技术，该技术可以通过基于KL-divergence的优化来解决。该方法允许灵活的训练后超参数在验证集上有效地调整，并有效地修改分类器边缘来处理这种不平衡。我们进一步将该方法与已有的似然偏移方法相结合，从贝叶斯的角度对其进行重新解释，证明我们的方法可以统一处理这两个问题。本文方法可以方便地用于底层架构不可知的概率分类问题。我们在六个不同的数据集和五个不同的架构上进行了实验，包括大规模的不平衡数据集，例如用于分类的iNaturalist和用于语义分割的Synthia，结果证明了本文方法的先进性和准确性。

主要框架及实验结果

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