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keras中模型训练class_weight,sample_weight区别说明
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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keras 中fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0,

validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0,

steps_per_epoch=None, validation_steps=None)

官方文档中：

class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。

sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode='temporal'。

class_weight---主要针对的上数据不均衡问题，比如：异常检测的二项分类问题，异常数据仅占1%，正常数据占99%; 此时就要设置不同类对loss的影响。

sample_weigh---主要解决的是样本质量不同的问题，比如前1000个样本的可信度，那么它的权重就要高，后1000个样本可能有错、不可信，那么权重就要调低。

补充知识：Keras 中数据不均衡时，metrics，class_weight的设置方法

当数据处理不均衡时，比如处理癌症训练问题，有病样本很少，参考：

http://www.deepideas.net/unbalanced-classes-machine-learning/

主要从两个方面着手：

一、loss函数的权重问题

训练时，设置的权重：

class_weight={
  1: n_non_cancer_samples / n_cancer_samples * t
}

二、编译时设置模型的metrics

def sensitivity(y_true, y_pred):
  true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
  possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true, 0, 1)))
  return true_positives / (possible_positives + K.epsilon())

def specificity(y_true, y_pred):
  true_negatives = K.sum(K.round(K.clip((1-y_true) * (1-y_pred), 0, 1)))
  possible_negatives = K.sum(K.round(K.clip(1-y_true, 0, 1)))
  return true_negatives / (possible_negatives + K.epsilon())
model.compile(
  loss='binary_crossentropy',
  optimizer=RMSprop(0.001),
  metrics=[sensitivity, specificity]
)

以上这篇keras中模型训练class_weight,sample_weight区别说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
keras,模型训练,class_weight,sample_weight
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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