🆚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.
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp
