【一文讲通】样本不均衡问题解决--上

目录

1. 数据类别不均衡问题

2. 解决办法

过采样：

欠采样：

ensemble 方法：

修改损失函数：

梯度调和机制：

Dice Loss：

标签平滑：

3. 类别不均衡问题loss设计

4. 梯度调和机制GHM Gradient Harmonizing Mechanism

（1）简介

（2） 理论

(3) 计算优化

5. Dice Loss

（1）Dice Coeffificient

（2）自调节

 6. 标签平滑Label Smoothing

（1）cross-entropy

（2）存在问题

 (3)正则化

7. 总结

8. 代码

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1. 数据类别不均衡问题

常见的分类任务大部分数据的标签都是某几类，而很少的类别的数据有时也很重要，因而需要模型去预测。

2. 解决办法

过采样：

对于某些类别数据比较少，对它们进行重复采样，以达到相对平衡，重复采样的时候，有时也会对数据加上一点噪声；

缺点：过采样可能导致这些类别产生过拟合的现象

欠采样：

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