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: |

What is Telegram?

Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from vn


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