Sự mất cân bằng lớp học là một thách thức phổ biến trong việc học sâu nơi mà một số lớp có ít ví dụ đáng kể hơn các lớp khác. sự mất cân bằng này có thể dẫn đến những mô hình thiên vị mà thực hiện kém trong các lớp học thiểu số.

Name

Các phương pháp thông thường bao gồm quá trình sắp xếp lớp thiểu số và lớp học kém hơn. những kỹ thuật này giúp mô hình học được đều từ tất cả các lớp.

Học nhạy cảm với chi phí

Việc học nhạy cảm chi phí cho việc phân loại sai kém cao hơn cho các lớp thiểu số. phương pháp này khuyến khích mô hình chú ý nhiều hơn đến các lớp học không được đại diện trong quá trình đào tạo, cải thiện hiệu suất tổng thể trên các bộ dữ liệu bị mất cân bằng.

Chiến thuật gây chấn động

Các chiến lược hiệu quả bao gồm việc kết hợp dữ liệu lấy mẫu với chức năng mất mát chi phí. thêm vào đó, các kỹ thuật như mất tập trung có thể tập trung vào các ví dụ khó phân loại, giảm thiểu các vấn đề về sự mất cân bằng giai cấp.

  • Các lớp thiểu số quá khó chịu
  • Làm mờ lớp đa số
  • Đang áp dụng trọng lượng hạng cân trong chức năng giảm dần
  • Dùng tiêu cự mất mát