类别不平衡分类:CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for Imbalanced Semi-Supervised Learning

本文主要是介绍类别不平衡分类:CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for Imbalanced Semi-Supervised Learning,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一句话总结:


分类问题中的两大难题:

1.类别不平衡

2.标注数据少,半监督学习

这篇文章,将这两个问题都包含进来了,那么看看作者是如何处理这两大难题。

长尾分布(Long-Tailed Distribution)

 自然界中收集的样本通常呈长尾分布,即收集得到的绝大多数样本都属于常见的头部类别(例如猫狗之类的),而绝大部分尾部类别却只能收集到很少量的样本(例如熊猫、老虎),这造成收集得到的数据集存在着严重的类别不平衡问题(Class-Imbalanced),从而使得训练得到的模型严重的过拟合于头部类别。

参考:

1.论文地址:https://arxiv.org/abs/2102.09559

2.解说:https://zhuanlan.zhihu.com/p/360067653

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http://www.chinasem.cn/article/171337

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