21、深度学习中处理类别不平衡数据的阈值策略

最新推荐文章于 2025-12-07 19:44:07 发布
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分类专栏： 深度学习应用前沿探析 文章标签： 深度学习 类别不平衡 阈值策略
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深度学习中处理类别不平衡数据的阈值策略

在深度学习领域，类别不平衡问题是一个常见且具有挑战性的问题。本文将探讨处理类别不平衡数据的方法，特别是阈值策略，并通过多个实际数据集进行实验验证。

类别不平衡数据的深度学习处理
  • 类别不平衡对反向传播和优化的影响 ：在优化过程中，网络损失主要由多数类主导，少数类对总损失和网络权重更新的影响很小。这会导致在早期迭代中，多数类的误差迅速减小，而少数类的误差增加。
  • 解决类别不平衡的方法
    • 数据层面方法 ：如随机过采样（ROS）和随机欠采样（RUS）。研究发现ROS在性能上优于RUS和基线模型。
    • 算法层面方法 ：采用成本敏感损失函数或提出新的损失函数，以减少对多数类的偏向。
    • 混合方法 ：结合深度特征学习和自定义损失函数，取得了较好的结果。
  • 阈值处理的作用 ：输出阈值处理在传统学习器中常用于最大化分类性能，但在深度学习相关工作中受到的关注较少。一些研究表明，阈值处理在处理不平衡数据时发挥着重要作用。例如，Dong等人的研究显示，在不平衡的X - Domain图像数据集上，阈值处理优于ROS、RUS、成本敏感学习和其他基线模型。
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  • 研究背景 ：医疗保险欺
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对于类别不平衡的数据集，应该如何处理？
予以初始的博客
12-13 3243
目录1 问题定义2 解决方法2.1 采样2.2 SMOTE方法2.3 阈值调整2.4 模型融合 1 问题定义 这是典型的数据类型不平衡问题。比如对于一个二分类任务，训练集中类别为0的负样本占样本总数的90%，而正样本只占10%。那么这样的训练集有什么弊端呢？ 如果类别不平衡的样本直接丢给模型学习，那么很显然模型会在负样本上的学习效果更好，因为模型‘看到’的负样本更多。举个栗子，就像你如果花9天时间去学习数学，花一天时间去学习语文，不出意外你会在数学考试中表现更好。 那么对于类别不平衡的训练集，该如何处理呢？
2024表格数据深度学习模型综述
数智笔记
11-06 7060
论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.12034表格数据在医疗、金融和交通等行业广泛使用，由于其异质性和缺乏空间结构，给深度学习带来了独特的挑战。本调查回顾了针对表格数据的深度学习模型的发展，从早期的全连接网络(FCNs)到先进的架构如TabNet、SAINT、TabTranSELU和MambaNet。这些模型结合了注意力机制、特征嵌入和混合架构，以应对表格数据的复杂性。
机器学习和深度学习中如何处理数据不平衡问题
SunJackson的博客
01-25 4099
如何处理数据不平衡问题 前言 在您正在处理数据集时您可以创建分类模型并立即获得90％的准确度。你觉得“非常不错”。但是当你深入一点时，发现90％的数据属于一个类。 这是一个不平衡数据集的例子，它可能导致令人沮丧的结果。 当你发现你的数据有不平衡的类并且你认为你得到的所有好的结果都变成了错误的时候，你会感到非常沮丧。 当你发现大部分书籍，文章和博客文章似乎并没有为您提供有关处理数据不平衡的良好建议时...
[深度学习技巧]·数据类别不平衡问题处理
简明AI工作室
03-11 1万+
数据类别不平衡问题处理 转载地址 1.什么是类别不平衡问题 如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。 类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中不同...
分类中解决类别不平衡问题
热门推荐
Microstrong
05-11 5万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号里面，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484313&idx=1&sn=568015a62bf99ca5...
数据集类不平衡的处理方法
梁小憨憨的博客
01-13 2951
最近在处理一个类不平均的数据集，这里记录一些注意事项，方便以后查阅。
机器学习中类别不平衡问题
qq_42003997的博客
01-14 1018
机器学习中类别不平衡的解决方法欠采样过采样再缩放--阈值移动 类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。 一般而言，分类学习算法有一个共同的基本假设，即不同类别的训练样本比例相当，如果不同类别比例样本数量相差较大，则会对学习器造成干扰，故有必要对不平衡样本做处理。假定正类样本比较少，反类样本比较多。 欠采样 欠采样又称下采样，去除一些反类样本，使得正、反类样本数量相当，然后再进...
深度学习-样本类别不均衡的处理方法
hfutyfl802的博客
09-24 1055
参考人家的博客，原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16236875/article/details/98115231 两个方面： 1 数据抽样，2 从算法角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化。 1-1 欠采样：随机采样 1-2 过采样：smote 算法 SMOTE算法: 即合成少数类过采样技术，它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单...
解决类别不平衡问题的方法综述
vivian_ll的博客
06-13 1万+
样本不平衡怎样解决（在loss前加系数） 数据不平衡 　　在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。 Focal loss 参考网址： https://www.zhihu.com/question/269698662/a...
总结 62 种在深度学习中的数据增强方式
小鹏AI
01-16 2万+
此外，它表明传统的数据增强技术使 RL 算法能够在基于像素的控制和基于状态的控制方面胜过复杂的 SOTA 任务。从上图可以明显的看出，基于 SA 的数据增强方式可以将形状保留下来，但样式（包括颜色、纹理和对比度）是随机的。基于特征空间的数据增强首先将图像转换为嵌入或表示，然后对图像的嵌入执行数据增强，最后再向大家介绍下这部分内容。这是第一个非常详细地分别处理图像的内容和样式特征的工作，并且它在流行的基准数据集上显示出令人印象深刻的性能。
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1374
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 899
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1158
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
RNN、LSTM 区别
Bojun Jiang的博客
12-02 726
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
[论文笔记] End-to-End Audiovisual Fusion with LSTMs
2302_76169191的博客
12-03 571
本文是《End-to-end visual speech recognition with LSTMs》的进阶篇。它将基于 LSTM 的端到端架构从视觉（Visual）扩展到了视听（Audiovisual）领域，并将任务从单纯的“说话内容识别”扩展到“语音识别和非语言发声分类”。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2）
renjt01的博客
12-05 130
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
基于协同过滤和深度学习的视频推荐系统设计与实现
最新发布
电脑管家
12-07 853
本文介绍了一个融合协同过滤和深度学习技术的视频推荐系统。系统采用分层架构，包含数据预处理、模型层、推荐引擎和服务层。核心算法实现包括：1)基于SVD矩阵分解的协同过滤，使用Surprise库实现；2)神经网络协同过滤模型，通过Embedding层学习用户和视频的隐向量表示。系统采用加权融合策略(CF占40%，深度学习占60%)结合两种算法结果，并引入分类多样性机制优化推荐效果。技术栈选用Python生态工具链，包括NumPy/Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和Flask等。该系统
深度学习1.2-软件篇-Anaconda软件常见命令与使用
诚朴勇毅
12-05 357
导出的.yml文件可以共享给团队成员，确保环境一致性。假如拷贝至默认为D:\Anaconda3\envs\myenv\（可修改）。激活环境后使用pip安装的包会自动添加到当前的conda环境中。win+R可以打开windows系统的命令行。配置为国内清华大学的源下载速度会比较快。
深度学习在软件工程领域的系统性研究综述：理论、方法与实践
nmdbbzcl的博客
12-06 836
代码摘要生成旨在为代码片段生成简洁的自然语言描述，帮助开发者快速理解功能。早期神经方法采用编码器-解码器框架，编码器将代码序列压缩为固定维度向量，解码器基于此生成摘要。CODE-NN首次将LSTM与注意力机制结合用于C#和SQL代码摘要，注意力权重揭示生成每个摘要词时关注的代码位置。然而，固定向量瓶颈限制了长代码片段的摘要质量。Transformer架构的引入彻底改变了这一领域。编码器通过自注意力机制捕捉代码标记间的全局依赖，解码器通过编码器-解码器注意力动态关注相关代码部分。
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