利用深度学习做多分类在工业或是在科研环境中都是常见的任务。在科研环境下，无论是NLP、CV或是TTS系列任务，数据都是丰富且干净的。而在现实的工业环境中，数据问题常常成为困扰从业者的一大难题；常见的数据问题包含有：
除此之外，还存在其他的问题，本文不逐一列举。针对上述第4个问题，2020年7月google发表论文《 Long-Tail Learning via Logit Adjustment 》 通过 BER ( Balanced Error Rate ) 对交叉熵函数的相关推理，在原有的交叉熵的基础上进行改造，使得平均分类精度更高。本文将简要解读该论文的核心推论，并使用 keras 深度学习框架进行实现，最后通过简单的Mnist手写数字分类的实验验证结果。
样本类别不均衡问题 - 知乎
缓解多分类的样本不均衡问题 - 简书
利用深度学习做多分类在工业或是在科研环境中都是常见的任务。在科研环境下，无论是NLP、CV或是TTS系列任务，数据都是丰富且干净的。而在现实的工业环境中，数据问题常常成为困扰从
Focal Loss for Dense Object Detection ICCV2017 RBG和Kaiming大神的新作。 论文目标 我们知道object dete
利用深度学习做多分类在工业或是在科研环境中都是常见的任务。在科研环境下，无论是NLP、CV或是TTS系列任务，数据都是丰富且干净的。而在现实的工业环境中，数据问题常常成为困扰从
所谓不平衡指的是：不同类别的样本数量差异非常大。 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡。大数据分布不均衡：例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条
1 什么是类别不均衡 类别不平衡（class-imbalance），也叫数据倾斜，数据不平衡，是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。 在现实的分类学习任务
通常情况下，我们直接使用分类结果的错误率就可以做为该分类器的评判标准了，但是当在分类器训练时正例数目和反例数目不相等时，这种评价标准就会出现问题。这种现象也称为非均衡分类问题。
在对分类模型的评价标准中，除了常用的错误率，精确率，召回率和F1度量外，还有两类曲线：ROC曲线和PR曲线，它们都是基于混淆矩阵，在不同分类阈值下两个重要量的关系曲线。 在二
机器学习中，最重要的一个过程就是模型训练，但是在做模型训练之前需要对数据进行预处理也就是常见的数据清洗和特征工程。 数据清洗过程中，比较重要的一步就是查看正负样本是否均衡。
题目 在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为10w条数据,负样本只有1w条数据,以下最合适的处理方法是( )（多选） A. 将负样本重复10
样本不平衡问题 如在二分类中正负样本比例存在较大差距，导致模型的预测偏向某一类别。如果正样本占据1%，而负样本占据99%，那么模型只需要对所有样本输出预测为负样本，那
ゝ一纸荒年。
╰+哭是因爲堅強的太久メ
我就是我
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