🆚Как сравниваются методы перерасчёта градиента и focal loss при работе с несбалансированными классами
🔘 Focal loss добавляет коэффициент, который уменьшает вклад уже хорошо классифицированных примеров, тем самым фокусируя обучение на сложных, часто ошибочно классифицируемых объектах. Это особенно полезно, когда модель быстро обучается на «лёгких» примерах и игнорирует «трудные».
🔘 Gradient re-scaling (пересчёт градиента с учётом частоты классов) нацелен на устранение дисбаланса между классами, регулируя вклад каждого класса в градиент. Часто это реализуется как взвешивание классов.
📍Сравнение: — Focal loss фокусируется на сложности примеров, а не на частоте классов. — Gradient re-scaling напрямую учитывает частоту классов, но не различает лёгкие и трудные примеры внутри одного класса.
В задачах с сильным дисбалансом имеет смысл комбинировать оба метода — использовать пересчёт градиентов по классам и применять focal loss, чтобы дополнительно усилить обучение на сложных примерах.
🆚Как сравниваются методы перерасчёта градиента и focal loss при работе с несбалансированными классами
🔘 Focal loss добавляет коэффициент, который уменьшает вклад уже хорошо классифицированных примеров, тем самым фокусируя обучение на сложных, часто ошибочно классифицируемых объектах. Это особенно полезно, когда модель быстро обучается на «лёгких» примерах и игнорирует «трудные».
🔘 Gradient re-scaling (пересчёт градиента с учётом частоты классов) нацелен на устранение дисбаланса между классами, регулируя вклад каждого класса в градиент. Часто это реализуется как взвешивание классов.
📍Сравнение: — Focal loss фокусируется на сложности примеров, а не на частоте классов. — Gradient re-scaling напрямую учитывает частоту классов, но не различает лёгкие и трудные примеры внутри одного класса.
В задачах с сильным дисбалансом имеет смысл комбинировать оба метода — использовать пересчёт градиентов по классам и применять focal loss, чтобы дополнительно усилить обучение на сложных примерах.
Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from br
