深層学習における不均衡データ対策：Focal LossとGHMの理論と実装
不均衡データ問題とFocal Loss
物体検出や自然言語処理などのタスクにおいて、ポジティブサンプルとネガティブサンプルの極端な不均衡、および「容易なサンプル」と「困難なサンプル」の比率の偏りは、モデルの学習を阻害する主要な要因となります。単段（Single-stage）の物体検出器を例に取ると、数万から数十万の候補領域が生成されますが、その绝大部分は背景（ネガテ ...
10月20日 02:06 投稿