🆚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.
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
