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  1. 关于pytorch处理类别不平衡的问题

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于pytorch处理类别不平衡的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38636983

  1. 关于pytorch处理类别不平衡的问题

  2. 当训练样本不均匀时，我们可以采用过采样、欠采样、数据增强等手段来避免过拟合。今天遇到一个3d点云数据集合，样本分布极不均匀，正例与负例相差4-5个数量级。数据增强效果就不会太好了，另外过采样也不太合适，因为是空间数据，新增的点有可能会对真实分布产生未知影响。所以采用欠采样来缓解类别不平衡的问题。 下面的代码展示了如何使用WeightedRandomSampler来完成抽样。 numDataPoints = 1000 data_dim = 5 bs = 100 # Create dummy d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38560039

  1. Balanced-DataParallel:这里是改进了pytorch的DataParallel，使用了平衡第一个GPU的显存使用量-源码

  2. 平衡数据并行 这里是改进了pytorch的DataParallel，使用了平衡第一个GPU的显存使用量 本代码来自transformer-XL： : 代码不是本人写的，但是感觉很好用，就分享一下。 怎么使用： 这个BalancedDataParallel类使用起来和DataParallel类似，下面是一个示例代码： my_net = MyNet() my_net = BalancedDataParallel(gpu0_bsz // acc_grad, my_net, dim=0).cuda

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42107561

  1. Spotify_Project-源码

  2. Spotify项目 概括 对于我的顶点项目，我选择解决基于歌曲属性为歌曲分配流派的问题。在这种情况下，Spotify正在考虑发布音乐，类似于SoundCloud允许用户发布内容的方式。在准备向平台添加音乐的用户时， Spotify要求一种将这些新歌曲分类到各自流派中的方法。我选择使用PyTorch构建一个多类分类模型来创建一个神经网络。来自kaggle的数据由于在目标值类型方面不平衡而受到限制。鉴于这种缺陷，我能够将基准精度提高十倍。该存储库包含与此项目有关的所有材料。 目录 文档名称 类型 描

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42166623

  1. DAMDNet:DAMDNet用于3D人脸对齐（ICCV2019研讨会）论文-源码

  2. 双重注意力MobDenseNet（DAMDNet）进行稳健的3D人脸对齐（ICCV2019研讨会）-Pytorch 笔记 在“ Demo.py”文件中，您将找到如何运行这些代码。 在“ FaceSwap / Demo2.py”文件中，您将找到如何运行人脸交换代码。 抽象的 本文提出了一种双重注意机制和一种高效的端到端3D人脸对齐框架。通过深度可分离卷积，密集连接卷积和轻量级通道注意机制，我们建立了一个稳定的网络模型。 为了增强网络模型提取人脸区域空间特征的能力，我们采用空间分组智能特征增强模块来

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：131072000
    • 提供者：weixin_42131790

  1. MAP583--age_estimation-源码

  2. DL-DIY潜在项目构想 将此问题归结为回归或分类 使用进行分类 使用进行回归 寻找处理不平衡数据的策略 年龄估算PyTorch 基于PyTorch的CNN实现，用于从人脸图像估算年龄。 当前仅支持APPA-REAL数据集。 在可以找到类似的基于Keras的项目。 要求 pip install -r requirements.txt 演示版 需要网络摄像头。 有关详细选项，请参见python demo.py -h 。 python demo.py 使用--img_dir参数，该目录中的图像

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42128676

  1. GaNDLF:使用PyTorch进行细分，回归和分类的通用应用程序框架-源码

  2. 甘道夫 A G ENER一个LLYÑuanced d EEP大号赚取˚Framework进行分割，回归和分类。 为什么要使用这个？ 支持多种 深度学习模型架构 数据尺寸（2D / 3D） 频道/图像/序列 预测类 领域模式（即放射扫描和数字化组织病理学组织切片） 强大的数据增强功能，由 内置的嵌套交叉验证（和相关的组合统计信息），支持基于并行HPC的计算 处理不平衡的类别（例如，大器官中的很小的肿瘤） 多GPU（在同一台计算机上-分布式）培训 利用强大的开源软件 无需编写任何代码即可生成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_42117622

  1. SMOTE-Pytorch：SMOTE的Pytorch实现-源码

  2. SMOTE：综合少数族裔过采样技术 关于 如果分类标签的分布不均等，则数据集将处于不平衡状态，因此，在诸如欺诈检测之类的大量现实世界中，常见的问题是100到1的不平衡。 已经进行了大量尝试来解决该问题。 然而，这个问题仍然被广泛讨论并且是研究的活跃领域。 这是SMOTE的Pytorch实现。 纸 SMOTE：综合少数族裔过采样技术： : 算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_42165980