Ի՞նչ մեթոդներ են օգնում շատ անհավասարակշիռ դասարաններում CV-ում։
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Համակարգչային տեսլականի (CV) խնդիրներում, շատ անհավասարակշռված դասերով, կիրառվում են հետևյալ մեթոդները՝
-
Մինորիտար դասի տվյալների ընդլայնում՝ նմուշների քանակը ավելացնելով ռարար դասի միջոցով (շրջանակներ, մասշտաբավորում, տեղափոխություններ):
-
Դասերի քաշային մեթոդների կիրառումը՝ մոդելի ուսուցման ժամանակ, կարելի է մեծացնել մինորիտար դասի սխալների քաշը, որպեսզի մոդելը ավելի շատ ուշադրություն դարձնի նրան:
-
Տվյալների սեմպլինգ՝
- Oversampling — ռարար դասի տվյալների արհեստական ավելացում:
- Undersampling — մեծամասնության դասի օրինակների քանակի նվազեցում:
-
Հատուկ կորուստային ֆունկցիաների կիրառումը՝ օրինակ, Focal Loss, որը կենտրոնանում է դժվարին դասակարգվող օրինակների վրա:
-
Ավելացուցիչ տվյալների հավաքում՝ հնարավորության դեպքում, մինորիտար դասի համար:
Այս մեթոդները օգնում են բարելավել մոդելի որակը հազվագյուտ դասերում և խուսափել մեծամասնության դասերի կողմնակալությունից։