大家好，今天和大家分享的是收录于ICCV2019的文章《DynamicCurriculumLearningforImbalancedDataClassification》。其作者为商汤科技的团队，文章介绍了一种利用动态课程学习来解决不均衡数据分类问题的方法…
一、什么是类不平衡在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少。如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都...
所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。
常见的类别不平衡问题解决方法通常的分类学习方法中都有一个共同的假设，即不同类别的训练样例数目相同。如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常对分类影响不大，但是若差别很大，则会对学习造成影响，测试结果非常差。例如二分类问题中有998个反例，正例有2个，那么学习方法只需...
一个我们最常想到的不平衡问题是：目标类别的不平衡。比如猫狗数据标注数量差异比较大。但这只是类别个数这一个输入特性。作者将不平衡问题分成四种类型，如下表：1.类别不平衡：前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡；2.
类别不均衡问题是现实中很常见的问题大部分分类任务中，各类别下的数据个数基本上不可能完全相等，但是一点点差异是不会产生任何影响与问题的。在现实中有很多类别不均衡问题，它是常见的，并且也是合理的，符合人们期望的。
什么是类别不平衡问题我们拿到一份数据时，如果是二分类问题，通常会判断一下正负样本的比例，在机器学习中，通常会遇到正负样本极不均衡的情况，如垃圾邮件的分类等；在目标检测SSD中，也经常遇到数据不平衡的情况，检测器需要在每张图像中评价一万个到十万个候选位置，然而其中只有...
因此,对不平衡分类问题的研究又在很大程度上转变为对AUC最大化这个问题的研究。在多类问题中,AUC被扩展成MAUC,多类不平衡问题的研究也相应的转化成了对MAUC的最大化问题的研究。本论文从特征选择和分类算法设计的角度对不平衡问题进行了研究
常见的类别不平衡问题解决方法 通常的分类学习方法中都有一个共同的假设,即不同类别的训练样例数目相同。如果不同类别的训练样例数目稍有差别,通常对分类影响不大,但是若差别很...
这部分关于灰色区域是最小误差概率也是可以用贝叶斯公式推导出来的,相对也比较简单,在此不再赘述,我们由此得出的结论是:无论特征工程挖掘的是多么深入或者模型用的是多么的复杂,不...
不平衡数据论文:数据不平衡分类问题研究不平衡数据论文:数据不平衡分类问题研究【中文摘要】在数据挖掘和机器学习领域,大多数分类算法建立在各类数据分布平衡...
2019应用于不平衡多分类问题的损失平衡函数黄庆康,宋恺涛,陆建峰(南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094)摘要:传统分类算法一般要求数据集类...
本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法,包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。分类是机器学习最常见的问题之一,处理它的...
中国博士学位论文全文数据库前2条1孙绍华;不平衡电网条件下并网逆变关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2015年2杨泽平;基于神经网络的不平衡数据分类方法研究[D];华东理工...
今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文:ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview,作者详细考察了目标检测中的不平衡问题(注意不仅仅是样本中的不平衡问题)及其解...
不平衡分类问题研究综述.pdf,实际的分类问题往往都是不平衡分类问题,采用传统的分类方法,难以得到满意的分类效果.为此,十多年来,人们相继提出了各种解决方案.对...
今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文:ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview,作者详细考察了目标检测中的不平衡问题(注意不仅仅是样本...
摘要:不平衡数据分类问题是分类学习中的难点。不平衡数据分类问题在各个领域中的广泛应用推动着其研究发展。以集成分类与数据预处理相结合的分类方法是现今解决不平衡分类问...