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Online Hard Example Mining(OHEM)

Online Hard Example Mining(OHEM)是一种在深度学习目标检测和分类任务中用于样本挖掘和损失加权的技术。它的主要目标是帮助模型更好地处理难以分类的样本,提高模型的性能。...Online Hard Example Mining 试图解决这个问题,其核心思想如下: 挖掘困难样本:在每个训练批次中,OHEM 首先使用当前模型对数据集中的所有样本进行前向传播,并计算每个样本的损失值...为什么要 Hard Mining 减少fg和bg的ratio,而且不需要人为设计这个ratio; 加速收敛,减少显存需要这些硬件的条件依赖; hard mining已经证实了是一种booststrapping...,因为前者的数据集更大,而且提升更明显,所以有这个结论); 参考资料 《Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining

20210
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好文丨数据挖掘界领军人物谢邦昌:深度剖析Data Mining

谢邦昌 深度剖析Data Mining 谢邦昌教授,是台北医学大学医务管理学系研究所暨大数据研究中心及管理学院主任,也是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家,他对数据挖掘的定义是:Data Mining...4、Web Mining 和Data Mining的区别   如果将Web视为CRM的一个新的Channel,则Web Mining便可单纯看做Data Mining应用在网络数据的泛称。   ...以上种种皆属Web Mining 分析之范畴。   ...利用Data Mining技术建立更深入的访客数据剖析,并赖以架构精准的预测模式,以期呈现真正智能型个人化的网络服务,是Web Mining努力的方向。   ...毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有够丰富完整的数据,是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。

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