Решение проблем дисбаланса классов в глубоком обучении с помощью выборки данных и обучения с учетом затрат

Дисбаланс классов является общей проблемой в глубоком обучении, где некоторые классы имеют значительно меньше примеров, чем другие. Этот дисбаланс может привести к предвзятым моделям, которые плохо работают на классах меньшинств. Решение этой проблемы включает в себя такие методы, как выборка данных и обучение с учетом затрат.

Методы отбора проб данных

Выборка данных корректирует распределение данных обучения для уравновешивания представленности классов. Общие методы включают в себя выборку классов меньшинств и недобор выборки классов большинства. Эти методы помогают модели учиться одинаково со всех классов.

Сенсорное к затратам обучение

Такой подход поощряет модель уделять больше внимания недопредставленным классам в ходе обучения, улучшая общую производительность на несбалансированных наборах данных.

Стратегии осуществления

Эффективные стратегии включают в себя объединение выборки данных с функциями потерь, чувствительными к затратам. Кроме того, такие методы, как фокусные потери, могут сосредоточить обучение на трудно классифицируемых примерах, что еще больше смягчает проблемы дисбаланса классов.