我有一个分类器网络，它选择三个分类之一，并使用交叉熵损失作为损失函数。如果每个分类的训练数据比例为 100:10:5，我应该自动将权重设置为 1/100,1/10,1/5 吗？
如果不是，还有哪些问题需要考虑？
CrossEntropyLoss 的权重是否应该与训练数据的比例正好相反？
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阶级失衡
2022-02-28 09:30:19
1个回答
我将参考类似主题的答案。如果您有足够的第 2 类和第 3 类数据，那么如果您使用标准指标，则没有理由更改您的训练方案。基线应该始终在不改变权重的情况下进行训练，如果您发现模型在第 2 类和第 3 类上的表现非常糟糕，您可以更改训练方案。但是，我很少看到它工作得更好。
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