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大家好，今天和大家分享的是收录于ICCV2019的文章《DynamicCurriculumLearningforImbalancedDataClassification》。其作者为商汤科技的团队，文章介绍了一种利用动态课程学习来解决不均衡数据分类问题的方法…
一、什么是类不平衡在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少。如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都...
所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。
常见的类别不平衡问题解决方法通常的分类学习方法中都有一个共同的假设，即不同类别的训练样例数目相同。如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常对分类影响不大，但是若差别很大，则会对学习造成影响，测试结果非常差。例如二分类问题中有998个反例，正例有2个，那么学习方法只需...
一个我们最常想到的不平衡问题是：目标类别的不平衡。比如猫狗数据标注数量差异比较大。但这只是类别个数这一个输入特性。作者将不平衡问题分成四种类型，如下表：1.类别不平衡：前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡；2.
类别不均衡问题是现实中很常见的问题大部分分类任务中，各类别下的数据个数基本上不可能完全相等，但是一点点差异是不会产生任何影响与问题的。在现实中有很多类别不均衡问题，它是常见的，并且也是合理的，符合人们期望的。
什么是类别不平衡问题我们拿到一份数据时，如果是二分类问题，通常会判断一下正负样本的比例，在机器学习中，通常会遇到正负样本极不均衡的情况，如垃圾邮件的分类等；在目标检测SSD中，也经常遇到数据不平衡的情况，检测器需要在每张图像中评价一万个到十万个候选位置，然而其中只有...
因此,对不平衡分类问题的研究又在很大程度上转变为对AUC最大化这个问题的研究。在多类问题中,AUC被扩展成MAUC,多类不平衡问题的研究也相应的转化成了对MAUC的最大化问题的研究。本论文从特征选择和分类算法设计的角度对不平衡问题进行了研究
大家好，今天和大家分享的是收录于ICCV2019的文章《DynamicCurriculumLearningforImbalancedDataClassification》。其作者为商汤科技的团队，文章介绍了一种利用动态课程学习来解决不均衡数据分类问题的方法…
一、什么是类不平衡在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少。如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都...
所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。
常见的类别不平衡问题解决方法通常的分类学习方法中都有一个共同的假设，即不同类别的训练样例数目相同。如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常对分类影响不大，但是若差别很大，则会对学习造成影响，测试结果非常差。例如二分类问题中有998个反例，正例有2个，那么学习方法只需...
一个我们最常想到的不平衡问题是：目标类别的不平衡。比如猫狗数据标注数量差异比较大。但这只是类别个数这一个输入特性。作者将不平衡问题分成四种类型，如下表：1.类别不平衡：前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡；2.
类别不均衡问题是现实中很常见的问题大部分分类任务中，各类别下的数据个数基本上不可能完全相等，但是一点点差异是不会产生任何影响与问题的。在现实中有很多类别不均衡问题，它是常见的，并且也是合理的，符合人们期望的。
什么是类别不平衡问题我们拿到一份数据时，如果是二分类问题，通常会判断一下正负样本的比例，在机器学习中，通常会遇到正负样本极不均衡的情况，如垃圾邮件的分类等；在目标检测SSD中，也经常遇到数据不平衡的情况，检测器需要在每张图像中评价一万个到十万个候选位置，然而其中只有...
因此,对不平衡分类问题的研究又在很大程度上转变为对AUC最大化这个问题的研究。在多类问题中,AUC被扩展成MAUC,多类不平衡问题的研究也相应的转化成了对MAUC的最大化问题的研究。本论文从特征选择和分类算法设计的角度对不平衡问题进行了研究
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