不均衡データ対策は決定境界が大事！ ロスを変えてファインチューニングするだけで精度が上がる「Influence-Balanced Loss」の紹介
LGTM: 57
#機械学習 #DeepLearning #不均衡データ #論文読み #ICCV2021
Link: https://qiita.com/koshian2/items/52e4bdc682fc152fe05e
LGTM: 57
#機械学習 #DeepLearning #不均衡データ #論文読み #ICCV2021
Link: https://qiita.com/koshian2/items/52e4bdc682fc152fe05e
Qiita
不均衡データ対策は決定境界が大事！ ロスを変えてファインチューニングするだけで精度が上がる「Influence-Balanced Loss」の紹介 - Qiita
2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar18日目の記事です。今日読む論文は「不均衡データの対策」です。この研究は、不均衡データにおける局所的な過学習に着目し、決定境界の近くにあるサンプルのウェイトを...