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【为什么我们挑选这篇文章】在机械学习的模子建立时,对于资料泉源科学家们会有一个基本假设,就是资料的种类与数目是「平均漫衍」的。但现实中的资料往往出现一种极端的不平衡征象,常见但少量的种别,与罕有却大量的种别,两者资料数目会形成异常悬殊的差距,称为长尾漫衍,这也是人们经常提到「二八规则」征象的一种。

训练模子时,你是否也遭遇过这样的「尴尬」时刻:

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Usdt第三方支付接口

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好不容易找到了自己想要的资料集,效果点进去一看,大部分样本都是一类物体,例如,资料集标签「动物」,效果 80% 的样本都是「猫」。

若用上面这个资料集训练的动物检测模子,可能就只能识别「猫」一种动物。

这类资料不平衡(某一标签数目太多,其余标签数目太少)的问题,在机械学习中被称为 「长尾问题」,这个问题导致资料过分集中(尤其是大型资料集),样本数目少的物体,泛化效果会异常差。

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