keras中模型训练class_weight,sample_weight区别说明

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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 9676
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...
keras fit的sample_weight
weixin_43292547的博客
09-08 1217
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
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
08-17 648
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
11-07 488
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的loss_weights和class_weight
豆芽菜
11-02 3467
loss_weights 是model.compile的参数，对应于模型的每个输出的损失的权重。loss_weights是一个列表，对应于每个输出的权重，默认1. Model.compile( optimizer="rmsprop", loss=None, metrics=None, loss_weights=None, weighted_metrics=None, run_eagerly=None, steps_per_execution=No
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 3534
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 2126
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 2680
     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 1405
（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 2130
#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 2824
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...
深度学习 - 4.TF x Keras 训练时对样本和类别加权
BITDDD小栈
09-30 6465
模型训练中，如果希望模型更偏向某一类数据或更聚焦于某一批样本，可以采用对数据类别和数据加权的形式达到上述效果。 keras 默认设置下，样本的权重取决于其在数据集中的频率，即原始样本的分布。有两种方法可以对数据进行加权，而与采样频 率无关。 Tips： 如下代码为方便测试跑通准备，分别构建了深度模型并加载了手写数字识别数据，可以直接忽略看后面~ def get_uncompiled_model(): inputs = keras.Input(shape=(784,).
class ClassSpecificPrecision(tf.keras.metrics.Metric): def __init__(self, class_id, num_classes=8, name="class_precision", **kwargs): """ 为指定类别计算精确率 参数: class_id: 要计算精确率的类别ID (0-7) num_classes: 总类别数 (默认为8) name: 指标名称 """ super().__init__(name=name, **kwargs) self.class_id = class_id self.num_classes = num_classes # 初始化真正例(TP)和预测正例(PP)计数器 self.true_positives = self.add_weight( name="tp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) self.predicted_positives = self.add_weight( name="pp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None): # 将标签转换为整数类型 y_true = tf.cast(y_true, tf.int32) # 获取预测类别 (形状: [batch_size]) y_pred_class = tf.argmax(y_pred, axis=-1, output_type=tf.int32) # 计算真正例 (TP): 实际为class_id且预测为class_id true_positive = tf.logical_and( tf.equal(y_true, self.class_id), tf.equal(y_pred_class, self.class_id) ) # 计算预测正例 (PP): 预测为class_id (不论实际类别) predicted_positive = tf.equal(y_pred_class, self.class_id) # 应用样本权重 (如果提供) if sample_weight is not None: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) * sample_weight predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) * sample_weight else: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) # 更新状态变量 self.true_positives.assign_add(tf.reduce_sum(true_positive)) self.predicted_positives.assign_add(tf.reduce_sum(predicted_positive)) def result(self): # 避免除以零错误 return tf.where( self.predicted_positives > 0, self.true_positives / self.predicted_positives, 0.0 ) def reset_state(self): # 重置计数器 self.true_positives.assign(0.0) self.predicted_positives.assign(0.0) 上面自定义的指标输出为什么会超过100.0
最新发布
07-26
sample_weight = tf.cast(sample_weight, tf.float32) true_positive = true_positive * sample_weight false_positive = false_positive * sample_weight # 更新状态变量 self.true_positives.assign_add(tf....
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