医療系AIエンジニアの技術メモ

ディープラーニング(主に画像系)の技術メモブログです

Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples

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論文URL

https://arxiv.org/pdf/1901.05555.pdf
2019年1月公開

ポイント

  • サンプルのオーバーラップ確率をβとし、実効サンプル数を以下の式で計算
  • f:id:y_kurashina:20210824235104p:plain
  • Class-balanced Lossを実行サンプル数の逆数で計算
  • f:id:y_kurashina:20210824235202p:plain
  • Βはハイパーパラメータである。
    • 論文では、0.9~0.9999で調整

f:id:y_kurashina:20210824234843p:plain

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