keras中模型训练class_weight,sample_weight区别说明

最新推荐文章于 2024-09-09 23:55:42 发布
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分类专栏： keras
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神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight
三年研究生能改变多少
05-14 9630
1.二者初步介绍 在keras的中文官方文档中，写到： 可以结合着一起看，出自：https://stackoverflow.com/questions/48315094/using-sample-weight-in-keras-for-sequence-labelling 2.注意事项 sample_weight会覆盖class_weight，所以二者用其一。 3.几种使用class_wei...
TF2.x `class_weight` 导致训练集和验证集损失有很大差异的问题
LoveyChen的专栏
08-25 2880
文章目录TL;DR项目背景`class_weight` 如何作用到数据集上`sample_weight` 如何作用到损失函数上为什么训练接 和 验证集的损失会相对于 `class_weight` 变化? 当处理 Imbalanced Classification 问题时, 一种常规做法是对不同的类别的损失进行加权. 在 TF2.x 中, 这可以通过设置 Model.fit() 的 class_weight 参数来实现. 常规的 class_weight 可以是 不同类别样本个数的倒数(适当缩放). 但是在实
关于keras的class_weight与sample_weight（解决样本不均衡或类别不均衡问题）
studyvcmfc的专栏
08-17 632
https://blog.youkuaiyun.com/anjingshen/article/details/93322787
keras class_weight和sample_weight的区别，tf.data.experimental.make_csv_dataset怎样使用sample_weight
skyecs的博客
11-07 399
可以在dataset=tf.data.experimental.make_csv_dataset()读入数据后，使用如下代码处理，处理后的dataset中的数据为元组(feature,label,sample_weight)，model.fit()支持这种3元组tf.data.dataset数据集类型作为输入。sample_weight：对每个样本加权，当数据源类型为tf.data.dataset数据集时，使用model.fit函数不支持sample_weight参数，需在处理样本集时处理。
keras 中模型训练class_weight,sample_weight区别
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weixin_40755306的博客
09-01 2万+
keras  中fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=...
keras fit的sample_weight
weixin_43292547的博客
09-08 1196
sample_weight对每一个sample的梯度，乘以对应的weight import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras.layers import * import numpy as np tf.random.set_seed(1) np.random.seed(1) x_input = Input(shape=(None, 1)) y_input = Input(shape=(None, 1)) ki = kera
浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)
09-16
在机器学习领域，特别是深度学习中，模型训练过程中经常会遇到的一个问题是内存溢出。这主要是因为随着数据集规模的增长以及输入特征维度的增加，所需内存也会急剧上升。例如，在图像识别任务中，如果每个图像大小为...
keras中sample_weight的使用
weixin_43790560的博客
08-11 1万+
百度了好久，没有找到与sample_weight相关的博客，于是自己摸索一下。 sample_weight是keras中的fit的参数，中文文档介绍如下： 简单点的解释如下：参考https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40755306/article/details/82290033#commentBox sample_weight的作用就是为数据集中的数据分配不同的权重。 ...
keras中fit函数里sample_weight参数使用(非常详细，有例子和代码)
XiaXiangZe的博客
11-25 3227
介绍了keras中fit函数里sample_weight参数含义，以及对于数据种类个数不同的分类和回归问题，如何利用sample_weight去解决，附详细代码和讲解。
Keras class_weight和sample_weight用法
/dev/null
12-19 2083
搬运: https://stackoverflow.com/questions/57610804/when-is-the-timing-to-use-sample-weights-in-keras import tensorflow as tf import numpy as np data_size = 100 input_size=3 classes=3 x_train = np...
学习心得：class_weight和samples_weight
weixin_44813041的博客
11-01 2582
     学习Logistic回归的时候，在sklearn的LogisticRegression类中，构建学习器时，有一个参数是class_weight。另外在这个类的fit方法中，有一个参数是sample_weight。对这两个参数有一些认识，写篇文章记录一下。 类权重： class_weight      对于分类任务，当样本集中各个...
【分类小积累】类别权重（class weight）和样本权重(sample weight)
taocui_的博客
09-09 1015
（例如在分类合格品和不合格品时，将不合格品分类为合格品的话，对于检查人员这一错误的代价就很大，因此就可以适当提高不合格品这一类别的权重参数，增加分类的准确性）每个训练样本的权重，在标准的训练过程中，每个样本都被视为等权重的，即它们对损失函数的贡献是相同的。为了平衡这种类别不平衡，你可以为猫的图片分配更高的权重，使模型在训练过程中更加关注猫的图片，从而提高对猫的识别能力。1）class weight，要求每类样本受到相同的关注， ​​​​​​​。
keras中加入class_weight参数(处理不均衡分类问题)
10-28 2106
#创建权重 weight={0:.9,1:0.1} model.fit(class_weights=weights)
keras使用class weight和sample weight处理不平衡问题
yisun123456的博客
08-03 2656
在机器学习或者深度学习中，经常会遇到正负样本不平衡问题，尤其是广告、push等场景，正负样本严重不平衡。常规的就是上采样和下采样。 这里介绍Keras中的两个参数 class_weight和sample_weight 1、class_weight 对训练集中的每个类别加一个权重，如果是大类别样本多那么可以设置低的权重，反之可以设置大的权重值 2、sample_weight 对每个样本加权中，思路与上面类似。样本多的类别样本权重低 例如 model.fit(class_weight={0:1.,1:
使用class weight和sample weight处理不平衡问题
pyxiea
03-01 2万+
class weight：对训练集里的每个类别加一个权重。如果该类别的样本数多，那么它的权重就低，反之则权重就高. sample weight：对每个样本加权重，思路和类别权重类似，即样本数多的类别样本权重低，反之样本权重高[1]^{[1]}[1]。 PS：sklearn中绝大多数分类算法都有class weight和 sample weight可以使用。 Pytorch Tensorf...
分类问题-样本权重（sample_weight）和类别权重（class_weight）
kyle1314608的博客
02-23 1万+
样本权重是对损失函数来说的对于类别少的样本 通过调节其对 损失函数的影响程度来达到提高预测精度 类型权重参数： class_weight class_weight有什么作用？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题：　　第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分...
yolov5样本处理方式
Graceying的博客
10-08 8820
yolov5是如何划分正负样本的？ 正样本少怎么处理的 模型训练时样本类别不均衡怎么办？ labels_to_class_weights https://www.cnblogs.com/xiaoheizi-12345/p/14458802.html
Traceback (most recent call last): File "D:\CNN\compare\test.py", line 199, in <module> history = train_model(model, train_ds, val_ds, class_weights) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\CNN\compare\test.py", line 176, in train_model history = model.fit( ^^^^^^^^^^ File "C:\Users\w2514\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py", line 122, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\w2514\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\keras\src\trainers\data_adapters\data_adapter_utils.py", line 123, in class_weight_to_sample_weights sample_weight = np.ones(shape=(y_numpy.shape[0],), dtype=backend.floatx()) ~~~~~~~~~~~~~^^^ IndexError: tuple index out of range
最新发布
04-26
从错误信息来看，问题出在 `class_weight_to_sample_weights` 函数中，具体是 `y_numpy.shape[0]` 这一行代码。`IndexError: tuple index out of range` 表明 `y_numpy` 的形状（shape）不符合预期，可能是一个空数组或其维度不足以支持索引操作。 以下是对问题的分析和解决方案： --- ### 问题分析 1. **错误来源**： - 错误发生在 `y_numpy.shape[0]`，这意味着 `y_numpy` 的形状可能为空或不包含足够的维度。 - `y_numpy` 通常是模型标签数据，在训练过程中由数据集生成。 2. **可能的原因**： - 数据集 `train_ds` 或 `val_ds` 中的标签数据为空或格式不正确。 - `class_weights` 参数与数据集中的类别数量不匹配。 - 数据预处理阶段存在问题，导致标签数据未正确加载。 3. **解决方向**： - 检查数据集 `train_ds` 和 `val_ds` 的标签数据是否正确。 - 确保 `class_weights` 参数的键值与数据集中的类别一致。 - 在训练前打印数据集的标签形状以验证其正确性。 --- ### 解决方案 以下是修复问题的步骤和代码示例： #### 1. 检查数据集的标签形状 在训练之前，检查数据集的标签形状是否正确： ```python # 检查 train_ds 和 val_ds 的标签形状 for data, labels in train_ds.take(1): # 取一个批次的数据 print("Train dataset labels shape:", labels.shape) for data, labels in val_ds.take(1): # 取一个批次的数据 print("Validation dataset labels shape:", labels.shape) ``` 确保 `labels.shape` 是一个有效的形状，例如 `(batch_size,)` 或 `(batch_size, num_classes)`。 --- #### 2. 检查 `class_weights` 参数 确保 `class_weights` 参数的键值与数据集中的类别一致。例如，如果数据集中有 3 个类别，则 `class_weights` 应该类似如下： ```python class_weights = {0: 1.0, 1: 1.0, 2: 1.0} ``` 可以通过以下代码检查数据集中的类别数： ```python import numpy as np # 获取所有标签并统计类别数 all_labels = np.concatenate([y for x, y in train_ds], axis=0) unique_classes = np.unique(all_labels) print("Unique classes in train_ds:", unique_classes) ``` 根据类别数调整 `class_weights` 参数。 --- #### 3. 修改代码以避免潜在问题 如果不确定 `y_numpy` 的形状是否有效，可以在 `class_weight_to_sample_weights` 函数中添加保护逻辑。例如： ```python def safe_class_weight_to_sample_weights(y_numpy, class_weights): if y_numpy.shape[0] is None or y_numpy.shape[0] == 0: raise ValueError("Labels array is empty. Check your dataset.") sample_weight = np.ones(shape=(y_numpy.shape[0],), dtype=np.float32) for cls, weight in class_weights.items(): sample_weight[y_numpy == cls] = weight return sample_weight ``` 然后在调用时使用此函数替代原始实现。 --- #### 4. 完整的训练代码示例 以下是完整的训练代码示例，包含上述检查和修复逻辑： ```python import tensorflow as tf import numpy as np # 检查数据集的标签形状 def check_dataset_labels(dataset, name="Dataset"): for data, labels in dataset.take(1): # 取一个批次的数据 print(f"{name} labels shape:", labels.shape) # 修改后的类权重转换函数 def safe_class_weight_to_sample_weights(y_numpy, class_weights): if y_numpy.shape[0] is None or y_numpy.shape[0] == 0: raise ValueError("Labels array is empty. Check your dataset.") sample_weight = np.ones(shape=(y_numpy.shape[0],), dtype=np.float32) for cls, weight in class_weights.items(): sample_weight[y_numpy == cls] = weight return sample_weight # 训练模型函数 def train_model(model, train_ds, val_ds, class_weights): check_dataset_labels(train_ds, "Train") check_dataset_labels(val_ds, "Validation") history = model.fit( train_ds, validation_data=val_ds, class_weight=class_weights, epochs=10 ) return history # 示例模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(10,)), tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 示例数据集 train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((np.random.rand(100, 10), np.random.randint(0, 3, size=(100,)))).batch(16) val_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((np.random.rand(20, 10), np.random.randint(0, 3, size=(20,)))).batch(16) # 类权重 class_weights = {0: 1.0, 1: 1.0, 2: 1.0} # 训练模型 history = train_model(model, train_ds, val_ds, class_weights) ``` --- ### 解释 1. **检查数据集标签形状**：通过打印标签形状，可以快速发现数据集是否存在问题。 2. **修改类权重转换函数**：添加保护逻辑以防止因标签数据为空而导致的错误。 3. **完整训练代码**：将所有检查和修复逻辑集成到训练流程中，确保代码健壮性。 --- ###
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