Klassobalans är ett utmanande problem i många klassificeringsuppgifter. Det framkallar partiska klassificeringsresultat för minoritetsklasser som innehåller färre träningsprover än andra. De flesta befintliga strategier syftar till att råda bot på det obalanserade antalet fall bland kategorierna genom att omfördela majoritets- och minoritetsklasserna i enlighet därmed. Men den obalanserade svårighetsgraden av att känna igen olika kategorier är också avgörande, särskilt för att särskilja prover med många klasser. Till exempel, i uppgiften att kliniska hudsjukdomsigenkänning, flera sällsynta sjukdomar har ett litet antal träningsprover, men de är lätta att diagnostisera på grund av sina distinkta visuella egenskaper. Å andra sidan är vissa vanliga hudsjukdomar, t.ex. eksem, svåra att känna igen på grund av bristen på speciella symtom. För att ta itu med detta problem föreslår vi en självbetitlad algoritm för att lära sig balans (SPBL) i detta dokument. Särskilt inför vi en omfattande metriska benämnt komplexiteten i bildkategorin som är en kombination av både provnummer och igenkänningssvårigheter. För det första, komplexiteten initieras med hjälp av modellen för den första takten, där takten indikerar en iteration i självtakt lärande paradigm. Vi tilldelar sedan varje klass en straffvikt som är större för mer komplexa kategorier och mindre för enklare, varefter läroplanen rekonstrueras genom att omgruppera träningsproven. Följaktligen kan modellen iterativt lära sig diskriminerande representationer genom att balansera komplexiteten i varje takt. Experimentella resultat på referensdatauppsättningarna SD-198 och SD-260 visar att den föreslagna SPBL-algoritmen fungerar gynnsamt mot de senaste metoderna. Vi demonstrerar också effektiviteten av SPBL algoritmens generaliseringskapacitet på olika uppgifter som inomhus scenbildigenkänning, objektklassificering, etc.
Yang m.fl. I Ref definierades en metriska, namngivna komplexitet i bildkategorin, för att mäta urvalsnummer och igenkänning svårt gemensamt, och denna åtgärd antogs för utbildning av urval i SPL.
Self-paced balance learning for clinical skin disease recognition
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks and learning systems', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks and learning systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}