长尾分布原理

长尾分布原理一个均衡的数据集固然大大简化了对算法鲁棒性的要求 也一定程度上保障了所得模型的可靠性 但随着关注类别的逐渐增加 维持各个类别之间均衡就将带来指数增长的采集成本 长尾分布数据 就是少数类别有大部分数据 而多数类别只有小部分数据 直接利用长尾数据来训练的分类和识别系统 往往会对头部数据过拟合 从而在预测时忽略尾部的类别 如何有效的利用不均衡的长尾数据 来训练出均衡的分类器就是我们所关心的问题 从工业需求上来说 该研究也将大大地提升数据采集的速度并显著降低采集成本 常用的解决方法

一个均衡的数据集固然大大简化了对算法鲁棒性的要求,也一定程度上保障了所得模型的可靠性,但随着关注类别的逐渐增加,维持各个类别之间均衡就将带来指数增长的采集成本。

长尾分布数据:就是少数类别有大部分数据,而多数类别只有小部分数据。

直接利用长尾数据来训练的分类和识别系统,往往会对头部数据过拟合,从而在预测时忽略尾部的类别。如何有效的利用不均衡的长尾数据,来训练出均衡的分类器就是我们所关心的问题,从工业需求上来说,该研究也将大大地提升数据采集的速度并显著降低采集成本。

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常用的解决方法:

class re-balancing 策略比如 re-weighting 或 re-sampling。
正面作用: 能够调整网络的训练,通过在小批量内对样本重新取样或对样本损失重新加权,期望更接近于测试的分布,因此,类别的 re-balancing 可以直接影响深层网络分类器权重的更新,从而促进分类器的学习。

负面作用:

目前最好的方法:解耦训练,但这种方法需要额外的微调。

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