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一文解决样本不均衡(全)

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。...注:本文主要探讨分类任务的类别不均衡,回归任务的样本不均衡详见《Delving into Deep Imbalanced Regression》 1.2 不均衡的根本影响 很多时候我们遇到样本不均衡问题时...但是样本不均衡有什么影响?有必要去解决吗?...总结一下也就是,我们通过解决样本不均衡,可以减少模型学习样本比例的先验信息,以获得能学习到辨别好坏本质特征的模型。

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    一文搞懂 Transformer 工作原理 !!

    前言 本文将从单头Attention工作原理、多头Attention工作原理、全连接网络工作原理三个方面,实现一文搞懂Transformer的工作原理。...Transformer工作原理 一、单头Attention工作原理 单头Attention(Single-Head Attention):单头注意力是一种注意力机制,它只求一次注意力。...Multi-Head Attention 工作原理:多头Attention将每个头得到向量拼接在一起,最后乘一个线性矩阵,得到Multi-Head Attention的输出。...拼接和线性变换 三、全连接网络工作原理 前馈网络(Feed-Forward Network):Transformer模型中,前馈网络用于将输入的词向量映射到输出的词向量,以提取更丰富的语义信息。...Decoder(解码器)结构 工作原理:Multi-Head Attention的输出,经过残差和norm之后进入一个两层全连接网络。 全连接网络 参考:架构师带你玩转AI

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    一文科普 RocksDB 工作原理

    我在 Datadog 工作了 4 年时间,在生产环境中构建和运行了一系列基于 RocksDB 的服务。本文将就 RocksDB 的工作原理进行概要式讲解。...例如,在搜索 MemTable 后,key “cat” 或 “chipmunk” 的查找工作会立即结束。...查找 “raccoon” 则需要搜索 L1 为止,而查找根本不存在的 “manul” 则需要搜索整个树。 Merge RocksDB 还提供了一个同时涉及读路径和写路径的功能:合并(merge)操作。...挑战 如果你的应用对性能非常敏感,那么使用 RocksDB 面临的最大挑战是需要针对特定工作负载来进行配置调优。...如果你想针对你的工作负载充分调优,我们建议你进行实验和基准测试,并时刻注意三个放大因素。”

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    一文读懂线程池的工作原理(故事白话文)

    前言 本文以程序员做需求的例子,比喻线程池的工作过程。以故事白话的方式展开,跟大家阐述线程池工作原理,以方便大家更好理解线程池,谢谢阅读哈~ 什么是线程池? 什么是核心线程? 什么是阻塞队列?...线程池工作原理流程图&源码概览 什么是线程池? 「小田螺」 勤勤恳恳,任劳任怨,夜以继日地工作着。终于有一天,他晋升为公司的主管,负责公司日常业务。...心里一怒:「这帮粉肠,怎么一到下班时间就跑,工作这么不饱和了」?他随手点进DPMS需求池,才发现,原来需求都被做完了。。。...DiscardOldestPolicy(丢弃队列里最老的任务,将当前这个任务继续提交给线程池) CallerRunsPolicy(交给线程池调用所在的线程进行处理,即将某些任务回退到调用者) ❞ 线程池工作原理流程图...& 源码概览 故事讲完啦,再复习下线程池工作流程图吧~ ?

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    一文详解语义SLAM相关工作

    1.1 语义提取: 语义提取工作分为两步:目标检测、语义分割。 目标检测 目标检测工作的发展可以归纳为下图: ? YOLO系列工作在广大学者的推动下,目前已经更新到了YOLO v5....总的来说,目标检测工作是为了更快、更准的检测图像中的目标,在效率方面,one stage的工作胜于 two stage工作,在精度方面,two stage工作胜于one stage工作。...语义分割 语义分割方面比较重要的几个工作可以列在下表: ?...三、关于目前语义SLAM工作的一些讨论 这里主要针对语义在定位算法侧的一类工作进行讨论,主要包括[5], [6], [7], [8], [9]....本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。 下载1 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复:深度学习,即可下载深度学习算法、3D深度学习、深度学习框架、目标检测、GAN等相关内容近30本pdf书籍。

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    一文了解神经网络工作原理

    由大量高度互连的处理元件(神经元)组成,这些元件协同工作以解决特定问题。” 主要内容: 1. 神经元 2. 激活功能 3. 激活功能的类型 4. 神经网络如何工作 5....神经网络如何工作? 让我们以房地产价格为例,首先,我们将不同的因素汇总到一行数据中: Area, Bedrooms, Distance to city and Age. ?...因此神经元以非常灵活的方式工作,全面的搜索以查找特定的事物。 神经网络如何学习? 让我们先来做一个类比。...神经网络的学习与我们正常的学习方式密切相关,我们首先完成一定的工作,并得到教练的纠正,下一次以更好的方式来完成这个工作。类似地,神经网络需要培训者,来描述该网络对输入做出的反应。

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    怎么样去处理样本不平衡问题 | (文后分享大量检测+分割框架)

    中也有Libra RCNN,都是关注样本不平衡的问题。...该论文给出了一种可行的方案,即采用学习的方法来处理样本不平衡问题。...该论文则提出了一种基于学习的方法来处理样本不平衡问题,不仅性能更好,而且能自适应不同的数据集。 模型框架 RetinaNet-Obj ?...Residual Objectness 分析RetinaNet-Obj中Obj分支同样存在样本不平衡的问题,自然地想到继续采用另一个obj来处理第一个Obj的样本不平衡问题。...注意此处其实只针对大于一定分数的obj来做(分数为正例中分数的最小值),这样就能够提高正例的分数,相当于给正例加了权重,从而解决obj中正负样本不平衡问题。具体算法如下: ?

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    一文读懂云工作负载安全平台CWPP

    要理解云工作负载保护平台是什么,首先需要了解什么是工作负载。 一般来说,工作负载指的是功能或能力的原子单位,以及运行它所需的任何东西——即数据、网络连接等。...CWPP是以工作负载为主体,以一致的方式保护混合云、多云架构下工作负载的安全产品。简单来说,CWPP就是云上工作负载的全家桶。...现代工作负载保护必须跨越公有云中的虚拟机、容器、无服务器工作负载和其他计算部分。...但无论有多少工作负载或它们位于何处,CWPP都提供了对工作负载安全性的一致可见性,即使他们在多云环境中处理多个位置的大量工作负载也是如此。...Gartner在《2021 年云工作负载保护平台市场指南(CWPP)》中指出:工作负载保护必须涵盖公共云和私有云中的虚拟机、容器和无服务器工作负载。

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    一文看懂Chrome浏览器工作原理

    很多应用程序都会采取这种多进程的方式来工作,因为进程和进程之间是互相独立的它们互不影响,换句话来说,如果其中一个工作进程(worker process)挂掉了其他进程不会受到影响,而且挂掉的进程还可以重启...不同的进程通过IPC来通信 浏览器架构 那么浏览器是怎么使用进程和线程来工作的呢?其实大概可以分为两种架构,一种是单进程架构,也就是只启动一个进程,这个进程里面有多个线程工作。...以下是各个进程具体负责的工作内容: 进程 负责的工作 Browser 负责浏览器的“Chrome”部分, 包括导航栏,书签, 前进和后退按钮。...Chrome多进程架构的好处 那么为什么Chrome会采取多进程架构工作呢? 其中一个好处是多进程可以使浏览器具有很好的容错性。...因为这个原因,HTML解析器不得不等JavaScript执行完成之后才能继续对HTML文档流的解析工作。

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