深度学习中多余负样本的使用

最新推荐文章于 2023-09-11 10:09:12 发布
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分类专栏： 算法
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本文探讨了在深度学习模型训练中如何处理不平衡数据集的问题。通过实验发现，在正负样本比例为1:3的情况下，模型的准确率和F1值达到最优。然而，在全样本测试时出现了将负样本误判为正样本的情况。通过对负样本进行增强处理，进一步提高了模型的整体表现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据背景：大量负样本，少量正样本
操作：深度模型正负样本需要均衡，实验发现，正负样本在1：3的时候，acc和f1达到了最高。但是在全样本测试的时候，出现把负样本判为正样本的情况。对负样本做boost，提升了acc和f1

深度学习模型水印技术详解及python实现
qq_42568323的博客
04-22 607
深度学习模型常蕴含大量知识产权，如大型预训练模型。面对模型盗用和非法分发的风险，模型水印（Model Watermarking）应运而生。通过在模型内部或输出行为中嵌入难以察觉但可验证的标记，所有者能在争议时证明模型所有权。白盒水印：依赖模型内部参数（如在权重中嵌入可提取的二进制序列）；黑盒水印：通过在输入中使用特殊触发器（Trigger）并观察输出行为来验证所有权。
车道标记检测中的深度学习：综述（Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey）
Wincher's blog
05-16 4719
摘要 车道线检测很重要，其起着提供相关道路信息、辅助车辆定位、前车检测等作用，但是有挑战（光照、遮挡、磨损等）。本文综述了深度学习方法于车道线检测中的应用，主要关注现有方法的网络架构和优化目标。同时本文还阐述了相关数据集、评价指标、通用的数据处理技术，比较了不同方法的检测性能、运行时间。最后给出车道线检测的最新挑战和未来趋势。 引言 深度学习技术与其他学习技术的结合取得了巨大的成功。深度强化学习是深度学习和强化学习相结合的产物。 深度无监督学习是指基于未标记的训练样本来解决各种问题。 它包括生成深度结构，例
二分类问题中,大量的负样本会影响到网络的训练吗?
shuijinghua的博客
09-04 3914
在分类问题中,比如我们训练一个网络,让它识别出这张照片是否为人,我们的数据集假设有张1000张,其中100张为人,900张不是人(里面包含了车,飞机,花朵等乱七八糟的图片),可以看到这个数据集出现了负样本远大于正样本的情况.现在假设我们把这1000张图片一次性送入网络进行训练,那么得到的损失值如何计算?负样本对损失值有贡献吗? 答案: (1)损失值loss计算公式: 假设真实标签值y_tru...
人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等
10-25
人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等
深度学习负样本数据集
sazass的博客
10-16 2749
包含5万多张负样本图片，包含人物，动物，风景，汽车，室内等，未做分类。 百度网盘 链接：https://pan.baidu.com/s/15Id2jGGosyDfydkJv9bA3g 提取码：370t
基于冗余信息压缩的深度学习对抗样本防御方案.pdf
08-18
基于冗余信息压缩的深度学习对抗样本防御方案.pdf
用“Hard”负样本进行对比学习
m0_55844530的博客
12-23 1065
用“Hard”负样本进行对比学习
深度学习行人模型训练样本集的创建与应用
在深度学习中，行人模型的训练通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础架构。CNN能够通过学习图像的空间层级特征，有效地识别出图像中的行人。在模型训练过程中，可能会使用到的技术还包括迁移学习、正则化、优化算法...
基于Edge Boxes和深度学习的非限制条件下人脸检测.pdf
08-19
3. 深度学习在人脸检测中的作用：深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在特征提取和分类方面表现出色，可以通过大量图像样本的学习，自动提取人脸的关键特征，并对其进行准确分类。 4. 卷积神经网络（CNN）：CNN...
MATLAB 深度学习示例
02-22
深度学习是一种通过多层非线性处理单元对数据进行学习的算法，其灵感来源于人脑中神经元网络的工作方式。与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动从数据中学习到有用的特征，而无需人工进行特征提取，极大地提高...
机器学习--行人检测图片负样本（NEG）
12-28
1000张行人检测的负样本，分辨率为320X240，可用于训练行人检测分类器，本人已使用样本训练出.xml分类器，检测效果良好。另外正样本（POS）如需要请见另一个资源(负样本也很多，正负样本上传容量受限)。
背景区域为负样本什么意思_堪比Focal Loss！解决目标检测中样本不平衡的无采样方法...
weixin_39729840的博客
12-04 290
码字不易，欢迎给个赞！欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110)训练目标检测模型的一个难点是样本不均衡，特别是正负样本比例严重失衡。目前解决这类问题主要是两种方案（见综述Imbalance Problems in Object Detection: A Review）：一是hard sampling方法，从所有样本中选择一定量的正样本和负样本，只有被选择的样本才...
AAAI 2022 | 负样本问题：时间基础度量学习的复兴
shenlanshenyanai的博客
12-22 2322
本文介绍我们组NJU-MCG 在多模态视频片段定位领域（Temporal Grounding和Spatio-temporal Grounding任务）被AAAI 2022接收的一篇工作 Negative Sample Matters: A Renaissance of Metric Learning for Temporal Grounding。 TL;DR: 本方法（Mutual Matching Network, MMN）主要是从两个角度对现有方法进行改进： 第一个角度是使用跨模态对比学习增加文本和
对比学习效果差？谷歌提出弱语义负样本，有效学习高级特征！
夕小瑶科技说
02-28 2059
文 | jxyxiangyu编 | 小轶对比学习是 2021 年几大研究热点之一了。如果说预训练模型解决了机器学习对大规模标注数据的需求问题，那么，对比学习可以说是将无监督/自监督学习推广...
【学习笔记--短文--对比学习1】：深度学习中的正、负采样 & 正、负样例 & 对比学习初涉
最新发布
weixin_54335478的博客
09-11 4068
在深度学习中，正采样和负采样是用于训练模型的重要技术，特别是在对比学习中，它们用于创建训练样本并调整模型参数。下面我将详细解释正采样、负采样、对比学习的正负样例以及对比学习的核心过程。
机器学习中的正/负样本
Aimer_Chen的博客
08-07 1万+
转自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。 首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题
深度学习在图像领域的几个任务和目标检测中的正负样本问题
RayChiu757374816的博客
09-30 3209
在做目标检测的过程中我们会涉及到正负样本问题，起初刚开始接触目标检测的时候对于这个问题有些懵，自己用一些现成的网络实现了一些目标检测的功能，回头发现自己根本没有搞清楚负样本这个概念。 首先谈一下深度学习对于图像的检测共分为4大任务： 从任务需求本身的角度来考虑，由于四个任务的处理结果的信息量依次增加，需要的工具的复杂度会依次增加，因此完成相应任务的难度也会越依次增加。 (1)图像分类a--->(2)目标检测b--->(3)语义分割c--->(4)实例分割d（是按照难度...
d2加入负样本训练
deep_love1314的博客
09-20 876
d2负样本
深度学习中，正样本、负样本、简单样本和困难样本的区别
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qq_40212975的博客
07-09 1万+
待定
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