数据不均衡对分类模型有什么影响，该怎样降低影响？
深度学习中如何解决样本分布严重不均匀的问题？ 背景：当前在项目中构建深度学习DNN模型时，观察到训练时间超长(GPU，8卡，3days)但是模型效果不好，通过…
机器学习中，正负样本比例差距大，导致分类效果差的理论依据是什么？怎么解决正负样本不均衡问题？ 机器学习中，正负样本比例差距大，使用lr等做分类，预测效果差的理论依据是什么？怎么更好的解决正负样本…
目标检测中，ssd的正负样本比例为1：3，造成正负样本不均衡，怎么理解？ 这个问题的理解你得好好看一下Anchor是怎么做分类的，不同的网络Anchor设置会有一点不同（YOLO和RetinaNe…
如何提高机器学习算法的召回率？（尤其在样本集不平衡时） 最近在做文本分类，遇到了一些问题，想问问大家有没有好的方法。为了节省时间，我只采取了部分数据来跑算…
深度学习分类，样本不均衡影响吗 简单讲，深度学习技术是一个黑盒工作，开始时通过大量的输入，给定的结果来给黑盒一个稳定的处理，因此，训练样本越多，黑盒工作越稳定。
如何处理图像分类任务中的类别不均衡问题？ 类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样本数目相差较大的情况，通常是由于样本较难采集或样本示例较少而引起的，经常出现在疾病类别诊断、欺诈类型判别等任务中。尽管在传统机器学习领域内，有关类别不平衡的问题已经得到了详尽的研究，但在深度学习领域内，其相关探索随着深度学习的发展，经历了一个先抑后扬的过程。在反向传播算法诞生初期，有关深度学习的研究尚未成熟，但仍有相关科研人员研究过类别样例的数目对梯度传播的影响，并得出样例数目较多的类别在反向传播时对权重占主导地位。这一现象会使网络训练初期，快速的降低数目较多类别的错误率，但随着训练的迭代次数增加，数目较少类的错误率会随之上升。随后的十余年里，由于深度学习受到计算资源的限制、数据集采集的难度较大等影响，相关研究并没有得到进一步的探索，直到近年来才大放异，而深度学习领域内的类别不平衡问题，也得到了更加深入的研究。1、基于数据层面的方法基于数据层面的方法主要对参与训练的数据集进行相应的处理，以减少类别不平衡带来的影响。Hensman等提出了提升样本（over sampling）的方法，即对于类别数目较少的类别，从中随机选择一些图片进行复制并添加至该类别包含的图像内，直到。
