TJO https://blog.hatena.ne.jp/TJO/ 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ https://tjo.hatenablog.com/ 論文 機械学習 R DeepLearning実践シリーズ Deep Learning 何だか不均衡データ補正の話題は毎回tmaeharaさんからネタを頂戴している気がしますが（笑）、今回も興味深いネタを拝見したので試してみようと思います。深層学習時代の class imbalance 対応が面白い。適当にバランシングしたデータセットで十分学習した後にフルデータセットでファインチューンするのがいいらしい。なんだこれ。— ™ (@tmaehara) 2022年5月11日 端的にまとめると「under/upsamplingで均衡させた改変データセットで学習したNNを、改めて全データセットでfine-tuningすれば不均衡データ補正が上手くいく」という論文があるらしく、しかも割とうま… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftjo.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F06%2F09%2F120000" title="NN時代のモダンな不均衡データ補正：undersamplingしたデータから得られたモデルを全データでfine-tuningする（論文紹介・ただし再現に失敗） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/TJO/20220608/20220608183136.png Hatena Blog https://hatena.blog 2022-06-09 12:00:00 rich https://tjo.hatenablog.com/entry/2022/06/09/120000 1.0 100%