既然我们无法用直观的标签密度分布(即empirical label density, 经验标签密度)来直接表示回归场景下的'真实'标签密度(即effective label density, 有效标签密度),那么有什么方法能帮助我们从经验标签密度得到有效标签密度,继而像处理不均衡分类问题那样,通过对不同有效标签密度的样本增加相应的权重来缓解样本不均衡问题呢?
在本文中,我们将探讨不均衡的名词解释是什么。 首先,不均衡可以指的是一种不平等的状态。在社会发展的过程中,不同个体、不同群体所处的地位和资源分配存在着差异。这种差异可能会导致社会的不均衡。举个例子来说,贫富差距的存在就是不均衡的直接体现。富人与穷人之间存在着明显的收入差异,导致了资源的集中和分配的...
1. 简介 正负样本不均衡:正样本是指图片中感兴趣的目标区域,负样本指目标区域之外的背景区域。 难易样本:经过训练后的模型,如果一个样本是正样本,但预测为正样本的概率很低或者一个样本是负样本,但预测该样…
《后疫情时代膳食营养与健康状况调查分析报告2020》显示，有一半的中国居民存在高度的膳食不均衡。平均每天奶和奶制品摄入量仅为膳食指南推荐量的5%，蛋类和水产品摄入量也不及推荐量的2/3，而肉类摄入量接近推荐量的2倍，表明蛋白质摄入存在“质不优、量不够“，而脂肪、胆固醇摄入过量。膳食不均衡，健康危机四伏 ...
为了解决教育资源不均衡的问题，需要采取一系列的措施，以确保每个孩子都能够享有公平的教育机会。首先，政府需要制定公平的教育政策。政府在资源配置上应该采取公正和平衡的方式，确保教育资源的合理分配。政府可以增加对经济欠发达地区的投入，提高这些地区的教育资源水平，减少地区之间的差距。政府还可以加大对贫困家庭和...
不均衡数据处理 对于不均衡数据处理最常见的方式就是重采样了。重采样又分为过采样和欠采样。过采样是对稀疏类样本进行重复采样,使其和丰富类样本数相同,比较适合用于小数据集。欠采样是减少丰富类样本的数据量,使其和稀疏类样本数相同,适合...
1、欠采样,减少数量较多那一类样本的数量,使得正负样本比例均衡。 2、过采样,增加数量较少那一类样本的数量,使得正负样本比例均衡。 3、不处理样本,样本分类阈值移动。 1.1、欠采样 随机欠采样 随机欠采样是指随机从多数类样本中抽取一部分数据进行删除,随机欠采样有一个很大的缺点是未考虑样本的分布情况,而采样过程...
而很多的遗传，很大的可能是因为父母的营养不均衡导致的。因为父母本身就缺乏，孩子也就不会从父母身上获取所缺乏的营养，所以很多孩子就会出现先天的营养缺乏，我希望大家听完我说的话能够从新认识病因。病有来的路就有回去的路，你要看懂这条路，才能真正地让他回去。希望大家能深刻地理解到营养的不均衡是我们导致...
数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。 所有的 Loss 实践代码在这里: https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch ...
一、三相电不均衡的原因 三相电不均衡的原因有很多。常见原因包括线路故障、设备不均衡负载、电流、电压浪涌等。在解决三相电不均衡问题前,首先需要检查引起不均衡的原因。 二、解决三相电不均衡的方法 1. 检查线路 如果出现三相电不均衡,首先需要检查线路是否存在故障,比如电缆接触不良、电阻过高、漏电等...