摘要：
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摘要：
危害 从样本量悬殊的角度 考虑 loss_function 通常都是正负例 loss 的求和，那么一旦一方样本数居多，loss就偏向于一方的loss，说明就在学习负例。造成最终结果不正确。 从易分类的角度 一定有些样本是特别易分类的，一旦这些样本量多起来，就对 loss 贡献不容小觑了。造成最终模型 阅读全文