2022年12月8日
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
摘要： 深度学习炼丹-不平衡样本的处理 数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 阅读全文
posted @ 2022-12-08 15:37 嵌入式视觉 阅读(659) 评论(0) 推荐(0) 编辑