【摘 要】
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传统分类算法一般要求数据集类别分布平衡,然而在实际情况中往往面临的是不平衡的类别分布。目前存在的数据层面和模型层面算法从不同角度试图解决该问题,但面临着参数选择以
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传统分类算法一般要求数据集类别分布平衡,然而在实际情况中往往面临的是不平衡的类别分布。目前存在的数据层面和模型层面算法从不同角度试图解决该问题,但面临着参数选择以及重复采样产生的额外计算等问题。因此,针对此问题,提出了一种在小批量内样本损失自适应均衡化的方法。该算法采用了一种动态学习损失函数的方式,根据小批量内样本标签信息调整各样本损失权重,从而实现在小批量内各类别样本总损失的平衡性。通过在caltech101和ILSVRC2014数据集上的实验表明,该算法能够有效的减少计算成本并提高分类精度,且一定程度上避免了过采样方法所带来的模型过拟合风险。
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