最近有研究提出了指数式更新批归一化统计量（RoTTA）或实例级判别更新批归一化统计量（NOTE）来解决这个挑战。...这主要是由于： 1.当前批数据会受到局部类别不平衡的影响带来有偏置的整体分布估计； 2.从全局类别不平衡的整个测试数据中估计出单一的全局分布，全局分布很容易偏向多数类，导致内部协变量偏移。...平衡的批归一化层允许在局部和全局类别不平衡的测试数据流下得到分布的类平衡估计。 随着时间的推移，领域转移在现实世界的测试数据中经常发生，例如照明 / 天气条件的逐渐变化。...为了缓解过度适应到某个短时领域，CoTTA 随机还原参数，EATA 用 fisher information 对参数进行正则化约束。尽管如此，这些方法仍然没有明确解决测试数据领域中层出不穷的挑战。...平衡的批归一化 为了纠正不平衡测试数据对 BN 统计量产生的估计偏置，作者提出了一个平衡批归一化层，该层为每个语义类分别维护了一对统计量，表示为： 为了更新类别统计量，作者在伪标签预测的帮助下应用了高效的迭代更新方法
如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...减少类别不平衡 是否每个B类图像对应1000个A类图像？那么你可能需要平衡你的损失函数或尝试其他类不平衡方法。...这是因为这些数据集有很多参考结果，并且它们被证明是“可解的”。不存在标签噪声、训练/测试分布差异、数据集难度过大等问题。 3.数据则正则化或增强 ? 12....“随机”寻找正确的损失 同样来自优秀的CS231n：使用小参数初始化，无需正则化。...例如，如果我们有10个类，随机意味着我们将在10%的时间内得到正确的类，而Softmax损失是正确类的概率的对数的相反数，所以:-ln(0.1) = 2.302。
关闭所有的附加功能，例如正则化和数据增强。 3. 如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5....从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。 6. 开始逐步添加所有被省略的部分：增强/正则化、自定义损失函数、尝试更复杂的模型。...减少类别不平衡 是否每个B类图像对应1000个A类图像？那么你可能需要平衡你的损失函数或尝试其他类不平衡方法。...https://arxiv.org/abs/1609.04836 3.数据则正则化或增强 12. 规范的功能 你是否将输入标准化为零均值和单位方差？ 13. 你的数据增强太多了吗？...“随机”寻找正确的损失 同样来自优秀的CS231n：使用小参数初始化，无需正则化。
BiSeNet-V2在保持最佳mIoU性能的同时，实现了最高的推理速度。 4.14 其他设计选择 除了计算效率高的方法，还有批归一化、激活函数选择和正则化等设计选择，有助于保持良好性能。...批归一化可加速训练过程；ReLU和PReLU是非线性函数，常用于该领域；正则化可防止过拟合。...6.3 准确度 准确率或全局准确率是正确分类的像素占总像素的比率。它可以通过将对角线元素之和除以图像中的总像素来从混淆矩阵导出。准确性可能会产生误导，特别是当所考虑的类别不平衡时。...6.4 平均准确度 它被定义为每个类别中正确分类的像素与所有类别的平均总像素的比率。 6.5 并集的平均交集 并集平均交集 (mIoU) 是一个解决准确性指标的类不平衡弱点的指标。...交集与并集的比率（所有类的总和）是 mIoU 或 Jaccard 指数。它对类别不平衡具有鲁棒性，并且可以说是评估语义分割任务时最流行的指标。
关闭所有“铃声和口哨”（译者注：即使用最基础的模型），比如不再使用正则化和数据扩增。 3. 调模型时，请仔细检查预处理，确保使用和我们训练原始模型一样的预处理。 4. 验证输入数据是否正确。...比如，如果我们有十个类，“随机”意思是10％的时候我们会得到正确结果，softmax损失是负对数概率：-ln(0.1) = 2.302。 然后，再试着增加正则化的强度，从而增加损失。 18....检查，再检查，确保这些层运行正确。 23. 检查“冻结”的网络层或者变量 检查你是不是无意间限制了可更新层与变量的更新。 24. 增加网络大小 也许你网络的指数级力度不足以描述目标函数。...解决一个小的数据集 过拟合一个很小的数据子集，确保它可行。比如，用1到2个例子进行训练，看看是否你的网络能分类正确。然后再每个类添加更多的例子。 28....30.减少正则化 过度的正则化会让网络拟合不足。尝试减少过度的正则化，诸如，dropout，batch norm，权重／偏差 L2正则化，等等。
01 前言 正如我们所知道的，在系统还没有任何批次数据前，可以按需要指定批次级别，而无须特殊的转换操作： ? 通常来说，项目中常用的级别是工厂级或物料级。...其中，工厂级指的是可以按工厂来设置物料是否进行批次管理，且同一物料在不同工厂的批次主数据可以是不一样的；而物料级则仅能按物料来设置是否进行批次管理，即对于某个物料，一旦需要启用批次则需要在所有工厂中同时启用批次...，而且同一批次在不同工厂下的批次主数据是一致的。...在全新的系统中批次级别默认为物料级。通常来说，即使发生了业务，也可以将批次级别从工厂级转换为物料级，但反之则不允许。...以下是将批次级别从物料级转为工厂级的的测试，测试在具有批次数据的环境中执行。 02 转换程序 1、按NOTES：41715的要求准备程序：ZCHTCUCH、ZM07CHDX_TEXT。
关闭所有的附加功能，例如正则化和数据增强。 3. 如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5....从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。 6. 开始逐步添加所有被省略的部分：增强/正则化、自定义损失函数、尝试更复杂的模型。...减少类别不平衡 是否每个B类图像对应1000个A类图像？那么你可能需要平衡你的损失函数或尝试其他类不平衡方法。...这是因为这些数据集有很多参考结果，并且它们被证明是“可解的”。不存在标签噪声、训练/测试分布差异、数据集难度过大等问题。 3.数据则正则化或增强 ? 12....“随机”寻找正确的损失 同样来自优秀的CS231n：使用小参数初始化，无需正则化。
当对象或输入bounding box的某些大小在数据集中过度表示时，会发生尺度平衡。...论文考虑了使用新的架构来缓解特征级不平衡问题的方法，根据它们作为基础的用途将它们分为两类：使用金字塔或backbone特征作为bias。 ?...空间不均衡及解决方法 尺寸、形状、位置（相对于图像或另一个框）和IoU是边界框的空间属性。这些属性的任何不平衡都可能影响训练和泛化性能。...例如，如果不采用适当的损失函数，位置的轻微变化可能导致回归（局部化）损失的剧烈变化，从而导致损失值的不平衡。在这一部分中，我们将具体讨论这些空间属性和回归损失问题。 ?...作者将GIoU loss的权重因子设为10，并利用正则化方法来平衡这种幅度差异，保证训练的均衡性。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
确认你的损失 你的模型的损失是评估你的模型性能的主要方法，也是模型评估的重要参数，所以你要确保： 损失适合于任务(对于多分类问题使用类别交叉熵损失或使用focal loss来解决类不平衡) 你的损失函数在以正确的尺度进行测量...如果你的初始损失比1大得多，这可能表明你的神经网络权重不平衡(即初始化很差)或者你的数据没有标准化。 3....正则化 - 正则化对于构建可泛化模型至关重要，因为它增加了模型复杂度或极端参数值的代价。它显著降低了模型的方差，而没有显著增加其偏差。...需要注意的一个危险是正则化损失可能会超过数据损失，在这种情况下，梯度将主要来自正则化项(它通常有一个简单得多的梯度表达式)。这可能会掩盖数据损失的梯度的不正确实现。...要总结要点，你应该： 从简单的开始 — 先建立一个更简单的模型，然后通过对几个数据点的训练进行测试 确认您的损失 — 检查是否使用正确的损失，并检查初始损失 检查中间输出和连接 — 使用梯度检查和可视化检查看图层是否正确连接
极不平衡的性别分布，让大家觉得微博的抽奖平台的后台算法有猫腻。最后引得微博官方出面澄清： ? 好，微博官方说男女参与抽奖比例1：1.2，去除垃圾号之后却得到了1：112男女比例的抽奖结果。...我们数据中男女比1:3的比例比微博官方的1:1.2更为夸张，这可能和我们把二级及以上的转发都纳入进来有关。...另外，在年龄上，两个群体虽然都以90后、95后为主，王思聪微博的转发者却有着更加低龄化的特征：95后和00后的占比相对较高。...可以看到，iG平时的关注者有着很明显的特征：喜欢游戏动漫；爱好体育，尤其是篮球和足球；喜欢IT，汽车等。这群人可以归结为标准直男群体。 那么，本次积极参与到王思聪的抽奖活动的这批人呢？...经过总结，积极参与到抽奖活动中的人，最起码有三类人。 第一类是：娱乐化宅女。她们喜欢宅在家里，睡觉或者吃东西，吃饱喝足可能上上网看看微博，看看综艺，追追星，八卦一下最新热点。
图像语义分割问题可视为一个像素级分类问题，因此最常用的分类损失函数——交叉熵损失函数，可以用于图像语义分割，发展出基于交叉熵的损失函数系列；图像分割结果是一个mask（或概率图），计算预测mask（或概率图...如果各类像素在图像中的数量不平衡，则可能出现问题，因为数量最多的类别会对损失函数影响最大，从而主导训练过程。Long等提出了为每个类加权的交叉熵损失（WCE），以抵消数据集中存在的类不平衡。...2.2 Tversky Loss（TL） Tversky Loss是对Dice Loss的正则化版本，为控制FP和FN对损失函数的贡献，TL对它们进行了加权： ?...）的加权和构成的损失函数，以提高小结构的分割精度，这些要分割的小结构对象的大小一般存在较大差异。 ? 其中： ? ? 分别表示像素位置，预测标签和数据真实标签（GT）。 ?...以上介绍的这些方法可以直接拿来使用，也可以针对自己的具体问题，添加权重或正则化来改进。 3.
2.4 数据集构造 在此过程中，常见的问题包括：样本数量不足、处理带有噪声的标签和类别不平衡、以及在构建训练集和测试集时未能确保数据的分布一致性。...Glorot 初始化；模型未使用正则化或数据标准化。...归一化输入。对输入数据进行归一化，减去均值并除以方差；对于图像，将值缩放为 [0, 1] 或 [-0.5, 0.5]（例如除以 255）。 简化问题。...例如，如果在代码中的任何位置创建大型矩阵，可以减小其维度的大小或将批量大小减半。...、过分正则化、损失函数的输入错误、数据或者标签有误。
物体定位作为计算机视觉的基本问题，可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而，物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。...为减轻标注工作的负担，弱监督物体定位 (WSOL) 通过利用图像级标签（如图像类别）作为监督信号进行物体定位模型的训练，以摆脱训练过程对像素级标注的需求。...但是图像级特征通常保有充足的物体信息，仅识别其中具有鉴别性的物体特征即正确分类图像。...图 2-B 也形象地展示了源域分类损失及域自适应定位损失的预期效果，其中 L_c 保证不同类别源域样本可以被正确区分，L_d 将源域目标域分布进行拉近，而 L_u 将类别边界拉近到未知标签目标域样本处。...T^u 与真实目标域样本集 T^r 的锚点，并以将二者和源域特征作为聚类中心进行三路 K 均值聚类，得到每个目标域样本所属的子集。
成本月结说明如下： 1、OKP1：CO期间锁定，锁定后FI凭证就不能记录进来 2、KSU5：分摊则是在初级成本要素或次级成本要素到次级成本要素之间进行费用的重分配，将生产辅助部门的费用分摊到生产成本中心...，要素可以是初级或次级。...16、KKS5：产品成本收集器差异计算（重复制造） 17、KO88/CO88：工单结算 和成本中心类似，生产定单的投入和产出也是不平衡的。...物料账月末处理：c.单级处理确定CKMLCP 检查单级处理确定中的错误（如果处理中发现错误，并进行了修改，请重新从“物料账月末处理：a选择CKMLCP”重新开始操作） 物料账月末处理：d.多级处理确定...：f.记账清算CKMLCP（测试运行）（此步骤必须先测试运行） 检查物料账月末处理是否正确，OK后才能 物料账月末处理：f.记账清算CKMLCP（正式运行） 查询物料账相关报表，检查数据是否正确。
FAIR在2018年发表了一篇论文，其中他们引入了焦点损失的概念，使用他们称之为RetinaNet的一级探测器来处理此类不平衡问题。...最后的想法 为什么需要焦点损失 两种经典的一级检测方法，如增强型检测器，DPM和最新的方法（如SSD）都可以评估每个图像大约10^4 至 10^5个候选位置，但只有少数位置包含对象（即前景），而其余的只是背景对象...，这就导致了类不平衡的问题。...这种不平衡会导致两个问题 训练效率低下，因为大多数位置都容易被判断为负类（这意味着检测器可以轻松地将其归类为背景），这对检测器的学习没有帮助。 容易产生的负类（概率较高的检测）占输入的很大一部分。...0.05）= 0.05 现在问题是，对于类不平衡的数据集，当这些小的损失在整个图像上相加时，可能会使整体损失（总损失）不堪重负，将导致模型退化。
图像的内容需要深度学习模型进行有效的特征提取。 数据的多样性和不平衡性：不同患者的肿瘤大小、形态、位置等可能差异很大，这要求模型能够处理具有多样性的训练数据。...卷积操作通过滑动一个小的滤波器（或称为卷积核）来扫描整个图像，提取边缘、纹理等低级特征。 池化层（Pooling Layer）：池化层通过对特征图进行下采样，减少特征图的维度，同时保留最重要的特征。...2.3 模型训练 肿瘤检测模型的训练过程主要分为以下几个步骤： 数据准备：首先需要收集大量标注过的医学图像数据，例如CT扫描图像或MRI图像。这些图像需要经过专业医生标注，标出肿瘤的位置。...为了应对数据不平衡问题，可以采用以下方法： 重采样：通过对肿瘤样本进行过采样或对正常样本进行欠采样，平衡数据集。 加权损失函数：在损失函数中对肿瘤样本给予更高的权重，以便模型更关注肿瘤样本。...正则化：使用Dropout、L2正则化等方法，防止模型过拟合。 四、肿瘤检测的未来展望 尽管深度学习在肿瘤检测中已取得显著成果，但仍面临许多挑战。
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