რა მეთოდები ეხმარება ძალიან არაბალანსირებულ კლასებში CV-ში?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
კომპიუტერული ხედვის (CV) დავალებებში, ძალიან დისბალანსირებულ კლასებზე გამოიყენება შემდეგი მეთოდები:
-
მცირეს კლასისთვის მონაცემების გაზრდა: იშვიათი კლასის მაგალითების რაოდენობის გაზრდა ტრანსფორმაციებით (ბრუნვები, მასშტაბირება, გადატანები).
-
კლასების წონასწორობის მეთოდების გამოყენება: მოდელის სწავლების დროს, შეიძლება მეტი წონა მიენიჭოს მცირეს კლასის შეცდომებს, რათა მოდელმა მეტი ყურადღება მიაქციოს მას.
-
მონაცემთა სემპლირება:
- Oversampling — იშვიათი კლასის მონაცემების ხელოვნური გაზრდა.
- Undersampling — უმეტესობის კლასის მაგალითების რაოდენობის შემცირება.
-
სპეციალიზებული დანაკარგის ფუნქციების გამოყენება: მაგალითად, Focal Loss, რომელიც კონცენტრირებულია რთულ კლასიფიცირებად მაგალითებზე.
-
დამატებითი მონაცემების შეგროვება: თუ შესაძლებელია, მცირეს კლასისთვის.
ეს მეთოდები ეხმარება მოდელის ხარისხის გაუმჯობესებაში იშვიათ კლასებზე და თავიდან აცილებაში მეჯვარე კლასების მიმართ მრუდი.