불 균형 어떻게 Python 으로 불 균형 데이터 세트 를 처리 합 니까? 샘플링 이란 수량 이 적은 유형(minority)의 견본 을 copy 하여 수량 이 많은 유형(majority)의 수량 과 비슷 하 게 하여 수량의 균형 을 이 루 는 것 이다.여러 개의 minoruty 샘플 을 복 사 했 기 때문에 샘플링 을 하면 minority 의 방 차 를 바 꿀 수 있 습 니 다. 샘플링 은 minority 샘플 을 대상 으로 하고 샘플링 이 부족 한 것 은 majo... python불 균형데이터 세트 BCE WithLogitsLoss 샘플 불 균형 처리 방안 그 중의 매개 변수 posweight 의 사용 에 의문 이 있 습 니 다.BCEloss 의 예 posweight=torch.ones([64])\#All weights are equal to 1,왜 64 개의 class 가 있 는 지 모 르 겠 습 니 다.BCEloss 는 2 분류 문제 에 대한 loss 이기 때문에 검색 을 통 해 여러 개의 태그 분류 가 있다 는 것 을 알 게 되 었 습 니... BCEWithLogitsLoss견본불 균형
어떻게 Python 으로 불 균형 데이터 세트 를 처리 합 니까? 샘플링 이란 수량 이 적은 유형(minority)의 견본 을 copy 하여 수량 이 많은 유형(majority)의 수량 과 비슷 하 게 하여 수량의 균형 을 이 루 는 것 이다.여러 개의 minoruty 샘플 을 복 사 했 기 때문에 샘플링 을 하면 minority 의 방 차 를 바 꿀 수 있 습 니 다. 샘플링 은 minority 샘플 을 대상 으로 하고 샘플링 이 부족 한 것 은 majo... python불 균형데이터 세트 BCE WithLogitsLoss 샘플 불 균형 처리 방안 그 중의 매개 변수 posweight 의 사용 에 의문 이 있 습 니 다.BCEloss 의 예 posweight=torch.ones([64])\#All weights are equal to 1,왜 64 개의 class 가 있 는 지 모 르 겠 습 니 다.BCEloss 는 2 분류 문제 에 대한 loss 이기 때문에 검색 을 통 해 여러 개의 태그 분류 가 있다 는 것 을 알 게 되 었 습 니... BCEWithLogitsLoss견본불 균형