Telegram Group & Telegram Channel
🆚 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.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/926
Create:
Last Update:

🆚 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.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/926

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA