Learning Fast Sample Re-weighting Without Reward Data (Google Cloud AI)
Перевзвешивание обучающей выборки является эффективным подходом для борьбы с проблемами в данных, такими как несбалансированные и испорченные метки.
Существующие методы перевзвешивания выборок на основе обучения требуют вложенной оптимизации моделей и весовых параметров, что в свою очередь требует дорогостоящих вычислений. В этой работе представлен новый метод быстрого перевзвешивания выборки (FSR) на основе обучения, который не требует дополнительных данных о вознаграждении.
В основе метода лежат две ключевые идеи: обучение на основе истории для построения прокси-данных вознаграждения и совместное использование признаков для снижения стоимости оптимизации.
Предложенный метод достигает конкурентоспособных результатов по сравнению с современными методами в отношении устойчивости к шуму меток и распознавания длинных хвостов, и при этом достигает значительно более высокой эффективности обучения.
Статья
Код
#training #imbalance
Перевзвешивание обучающей выборки является эффективным подходом для борьбы с проблемами в данных, такими как несбалансированные и испорченные метки.
Существующие методы перевзвешивания выборок на основе обучения требуют вложенной оптимизации моделей и весовых параметров, что в свою очередь требует дорогостоящих вычислений. В этой работе представлен новый метод быстрого перевзвешивания выборки (FSR) на основе обучения, который не требует дополнительных данных о вознаграждении.
В основе метода лежат две ключевые идеи: обучение на основе истории для построения прокси-данных вознаграждения и совместное использование признаков для снижения стоимости оптимизации.
Предложенный метод достигает конкурентоспособных результатов по сравнению с современными методами в отношении устойчивости к шуму меток и распознавания длинных хвостов, и при этом достигает значительно более высокой эффективности обучения.
Статья
Код
#training #imbalance