https://3months.tistory.com/4141 [Class Imbalance] 딥러닝에서 클래스 불균형 다루는 방법 1. Weight balancing Train 데이터에서 각 loss 를 계산할 때 특정 클래스에 대해서는 더 큰 loss 를 계산해주는 방법. - 클래스의 비율에 대해 가중치를 두는 방법이 있다. 예를 들어 두 개의 클래스 비율이 1:9라면 가중치를 9:1로 줌으로써 전체 클래스의 loss 에 동일하게 기여하도록 한다. - Weight balancing 방법 중 Focal Loss 라는 방법도 있다. 어떤 딥러닝 분류 모델에서 A,B,C 라는 다중 클래스가 존재하고 A 클래스로 분류하기 쉽지만 상대적으로 B,C 클래스는 분류하기가 힘들다고 가정해보자. 100번의 Epoch 을 실시하고 10번의 Epoch 만에 99% 의 정확도를 얻었다고 했을 때 아무런 조치를 취하지 않으면 남은 90번의 Epoch 을.. 2023. 3. 9. 이전 1 다음
