Как обрабатывать несбалансированные классы при использовании кросс-энтропийной функции потерь?

При работе с несбалансированными классами, когда количество образцов в каждом классе не равно, можно изменить функцию потерь так, чтобы больше штрафовать модель за ошибки в минорных классах. edunet.kea.su

Например, в CrossEntropyLoss в PyTorch есть параметр weight, в который по умолчанию установлено значение None. edunet.kea.su В этот параметр можно передать тензор весов размером с количество классов и получить взвешенную функцию потерь. edunet.kea.su

Также для решения проблемы несбалансированных классов можно использовать другие функции потерь, например Focal Loss. yourtodo.life Она позволяет снизить влияние легко классифицируемых примеров на процесс обучения, фокусируясь на сложных случаях. yourtodo.life