1.过采样，多次训练小数量的类别或者把小类别造数据，比如一些数据增强的方式2.降采样，多的类别只选部分来寻来呢3.每个batch里面类别尽量均衡4.在loss里面加权重5.ohem，因为可能类别比较多，训练网络久了，也许loss就小了6.分治ensemble将大类中样本聚类到L个聚类中，然后训练L个分类器；每个分类器使...

所谓不平衡指的是：不同类别的样本数量差异非常大。数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡。大数据分布不均衡：例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡：例如拥有1000条数据样本的数据集中，其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况。样本类别分布不...

2019-08-27 11:01:52问题描述：对于二分类问题，如果在训练的时候正负样本集合非常的不均衡，比如出现了1：1000甚至更大的比例悬殊，那么如何处理数据以更好的训练模型。问题求解：为什么很多的分类模型在训练数据的时候会出现数据不均衡的问题呢？本质原因是模型在训练时优化的目标函数和人们在测试的时候的...