数据不平衡的分类问题 机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。...而极端的数据不平衡通常会影响模型预测的准确性和泛化性能。...这里介绍几种处理不平衡数据的计算方法： Oversample and downsample Generating synthetic data, eg....SMOTE 另一种处理数据不平衡的方法是可以从现有示例中合成新示例。如 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) 即合成少数组别的过采样技术。...其最初是为了从对抗训练过程中生成图像而发明的，是基于深度学习的一种数据增强方法。GAN 由两个组件组成，一个生成器和一个判别器。
，如何通过获取合适数量的样本来得到一个平衡的数据集？...除了欺诈性交易，存在不平衡数据集问题的常见业务问题还有： 识别客户流失率的数据集，其中绝大多数顾客都会继续使用该项服务。具体来说，电信公司中，客户流失率低于 2%。...处理不平衡数据集的方法 2.1 数据层面的方法：重采样技术 处理不平衡数据集需要在往机器学习算法输入数据之前，制定诸如提升分类算法或平衡训练数据的类（数据预处理）的策略。...从少数类中把一个数据子集作为一个实例取走，接着创建相似的新合成的实例。这些合成的实例接着被添加进原来的数据集。新数据集被用作样本以训练分类模型。...2.2 算法集成技术（Algorithmic Ensemble Techniques） 上述部分涉及通过重采样原始数据提供平衡类来处理不平衡数据，在本节中，我们将研究一种替代方法：修改现有的分类算法，使其适用于不平衡数据集
在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。...当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。...本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1....3、转化为一分类问题 对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection...4、组合不同的重采样数据集 成功泛化模型的最简单方法是使用更多的数据，问题是像逻辑回归或随机森林这样开箱即用的分类器，倾向于通过舍去稀有类来泛化模型。
2 主要贡献 （1）为了提高医学图像领域模型的鲁棒性，引入了对抗训练的方法； （2）为了缓解对抗训练方法带来的分类效果下降的问题，提出了双批次正则化技术来优化对抗训练，从而达到鲁棒性和预测效果的双赢，并在...3 模型 3.1数据 该工作一共使用了4个医学图像数据集，分别是： CheXpert，该数据集含有65240个病人的224316张胸部射线图片； ChestX-ray8，该数据集含有30805个病人的112120...张额射线图片； kneeMRI，该数据集含有917张膝关节扫描图片； Luna16，该数据集含有888张CT扫描图片。...4 实验 4.1 引入对抗训练方法 为了验证引入对抗训练方法可以有效提高模型的鲁棒性，该工作使用包含近20万张X-rays的大型胸部图片数据集(CheXpert)训练了一个ResNet-50模型，对这些图片进行分类...（3）是否使用双正则化技术的分类效果对比图 4.3 样本量对双批次正则化对抗训练方法的影响 为了验证样本数量的增加是否可以有效提升带有双批次正则化对抗训练方法的效果，该工作在CheXpert数据集上进行实验
数据倾斜 数据倾斜是我们在处理大数据量问题时绕不过去的问题，也是在面试中几乎必问的考点。...表现 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中，比如： 用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法时候，一直会有...过多的数据在同一个task中执行，将会把executor撑爆，造成OOM，程序终止运行。...一旦触发，所有相同 key 的值就会拉到一个或几个节点上，发生单点问题。 一个简单的场景，在订单表中，北京和上海两个地区的订单数量比其他地区高几个数量级。那么进行聚合的时候就会出现数据热点。...如何处理数据倾斜是一个长期的过程，希望本文的一些思路能提供帮助。
介绍 深度学习（或生活中大部分领域）的关键在于实践。你需要练习解决各种问题，包括图像处理、语音识别等。每个问题都有其独特的细微差别和解决方法。 但是，从哪里获得数据呢？...它与 MNIST 数据集有些类似，但是有着更多的标注数据（超过 600,000 张图像）。这些数据是从谷歌街景中的房屋门牌号中收集而来的。...这个流行的数据集能让你完美地开启自然语言处理之旅。数据中的情绪已经被预先清空。...该数据集包含数千名印度演员的图像，你的任务是确定他们的年龄。所有图像都由人工从视频帧中挑选和剪切而来，这导致规模、姿势、表情、亮度、年龄、分辨率、遮挡和妆容具有高度可变性。...这个实际问题旨在向你介绍常见分类场景中的音频处理。
因此，由于不平衡的数据集，我们能够节省训练大型数据集的时间和成本而不用牺牲很多准确性。 2.3 复杂的图像 我们的X射线图像数据集，不仅是数据集，不平衡数据集中也包含了不清晰的图像。...从本质上来讲，安全检查经常处理的行李图像中包含了与其他物品聚集、重叠和随机堆叠的物品，例正常物品和违禁物品通常以各种方式混合在一起，导致一些重大检测问题，例如通过简单的金属探测器甚至是人员检查等技术而产生错误检测或漏检...3 数据处理过程 3.1 数据获取 数据集为包含正样本（包含我们感兴趣对象的图像，即我们要定位和分类的违禁物品）和负样本（包含非违禁物品的图像）的SIXray数据集，这些样本随后用于训练、评估我们的模型...此外，我们的数据集存在正负样本高度不平衡和不同类别违禁物品分布不规则的问题，因此仅使用准确性度量评估模型是不够的，还需要评估我们的模型对感兴趣对象和非感兴趣对象进行错误分类的可能性，因此基于图像中我们感兴趣对象周围的每个边界框评估模型得分或者置信度分数...项目数据集：使用一个大规模数据集——SIXray数据集，由超过一百万个X射线图像组成，这些X射线图像由不同数量的违禁物品和非违禁物品组成。
大部分用于训练的数据集包含胸片X射线（CXRs），这些用于许多常规的诊断临床任务。在本工作中，作者使用来自_TorchXRayVision_[8]的基于CNN的分类模型组。...作者将所有VQA数据集的训练和验证集作为模型训练的一部分，因为VLM的标准验证技术计算成本巨大，而且冗余。 分类： 作者采用了两个公开的高质量CXR图像异常数据集作为模型视觉分类能力的基准。...-14和CheXpert数据集，见表5和6。...平衡 vs 不平衡数据集：数据集的原大小差异很大，特别是在VQA数据集和MIMIC-CXR之间的原始数字进行比较时。...如图5所示，与原始数据集（不平衡数据集大小）相比，基于平衡训练数据集的改进可以观察到。在数量上，平衡可以使所有指标平均提高约4%的改进。
导读 包括了适用于传统图像的数据处理和深度学习的数据处理。 介绍: 在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后，我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。...对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时，甚至可能不需要深度学习模型，经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。 最大化信号并最小化图像中的噪声使得手头的问题更容易处理。...然后可以在这些值上训练一个简单的分类器，例如 SVM、KNN，以在不同的类之间进行分类。 2. 增加图像信噪比： 在将它们输入深度学习模型之前，检查预处理技术是否增强了图像的主要特征并提高了信噪比。...随机裁剪等增强如何导致数据损坏的示例 7. 训练集和验证集的数据泄露： 确保相同的图像（比如原始图像和增强图像）不在训练集和验证集中同时出现是很重要的。这通常发生在训练验证集拆分之前就执行数据增强。...忽略这一点可能会导致给出错误的模型指标，因为它会在训练期间从非常相似的图像中学习，这些图像也存在于验证集中。 8. 在测试集合验证集上需要包括所有类别： 确保测试集和验证集包含所有标签样本。
机器之心整理 参与：机器之心编辑部 从计算机视觉到自然语言处理，这几天很多研究者都提出了新的数据集以期解决新的问题。...在这篇文章中，我们将介绍这几天开源的三种数据集，它们与已有的通用数据集都不太一样，且更关注精细化的任务。例如在谷歌开源的 QA 数据集中，它里面都是真实的搜索问题，答案也都是从维基百科查找的。...NQ 数据集非常大，包含 30 万条自然发生的问题，以及对应的回答标注，其中每一条回答都是由人工从维基百科页面找到的。...短回答（s）可以是 I 中的一个或一组实体，它们可回答问题。如下展示了数据集的样本示例： ? 图 1：数据集中的样本标注。...作者设计了一个标注工具（labeler），它能够从放射报告文本中提取观察结果并使用不确定性标签捕捉报告中存在的不确定性。 ?
在 PySpark 中处理数据倾斜问题是非常重要的，因为数据倾斜会导致某些任务执行时间过长，从而影响整个作业的性能。以下是一些常见的优化方法：1....重新分区（Repartitioning）通过重新分区可以将数据均匀分布到各个分区中。可以使用 repartition 或 coalesce 方法来调整分区数量。...采样（Sampling）对数据进行采样，找出热点 key，然后对这些 key 进行特殊处理。...使用自定义 Partitioner根据业务需求，实现自定义的 Partitioner 来更好地控制数据的分布。...预聚合（Pre-Aggregation）在数据倾斜发生之前，先进行预聚合，减少后续操作的数据量。
无条件GAN的图像生成 最近在使用GAN的无监督医学图像生成领域中出现了大量工作，这可以解决诸如数据稀缺和类不平衡之类的问题（Frid-Adar，2018），并有助于了解数据分布的性质及其潜在结构。...由MR图像生成CT 许多临床环境中要获取CT图像，但CT成像使患者处于细胞损伤和癌症的放射线风险中。这促使我们尝试通过MR合成CT图像。...他们认为当标记数据稀缺时，合成数据是有益的。 ? 5. 从 MRI图像合成PET图像 测量人脑PET图像中的髓磷脂含量对于监测疾病进展、了解生理病理学和评估多发性硬化症（MS）的治疗非常重要。...前面提到的方法依赖于成对的训练数据（从源到目标染色），这样的数据集通常很难获得，并且需要诸如配准之类的预处理。Shaban (2018)通过使用cycleGANs进行这个问题。 ? 9....尽管如此，上述工作表明，GAN似乎可成功地用于分类和分割任务中的数据模拟和扩充。
c, 在每个域类型上对 MedMNIST-Raw 数据集进行图像分类的评估。 d, 在两个超分辨率图像数据集上的图像分类性能，以准确率为指标。...在给定的X射线图像中，L表示患者身体的左侧；‘O’不是字母，而是主体体内或体外异物的成像。 b, 三种模型在放射学VQA六个问题类别上的性能比较。 c, 放射学VQA的平均答案得分。...在处理多模态生物医学数据集时，特别是图像-文本对，问题变得更加明显：(1)大多数现有的数据集主要集中在放射学上，导致显著的模态不平衡；以及(2)与未标注或弱标注的生物医学图像和来自PubMed或PubMed...例如，我们展示了如何通过在框架中引入三维（3D）图像编码器来扩展 BiomedGPT 处理三维图像的能力（扩展数据表 5 和补充表 4）。...此外，我们从CheXpert中随机选择了7,452张图像，并在预训练期间禁用了MLM和OD以简化过程（补充图2a）。
MiniGPT-Med在包括X射线、CT 扫描和 MRI在内的各种成像模式中显示出卓越的多功能性，增强了其实用性。 该模型能够执行包括医疗报告生成、视觉问题回答（VQA）和医学图像中的疾病识别等任务。...这些模型结合了计算机视觉和语言处理，以更好地分析X射线、计算机断层扫描（CT）和MRI等医疗图像。...XrayGPT将医学视觉编码器与大语言模型结合，以结合视觉和文本分析，从放射学数据生成精确的摘要，而BERTHop在胸部X射线的小数据集上展示了诊断性能。...在作者的研究中，作者从XrayGPT（Thawkar等人，2023a年）获得了预处理后的MIMIC数据集，该数据集包括114,539张去身份化的胸部X光图像（JPG格式），每张图像都附有相应的放射学报告...他们从MIMIC数据集的测试套件中评估了50个随机样本，重点关注模型的鲁棒性、细致性和准确性。评估围绕三个问题展开：Q1：生成的报告与您的专家判断的一致性如何？
对于数据科学或机器学习研究者而言，当解决任何机器学习问题时，可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。 ?...数据不平衡问题是什么？ 在一个分类问题中，当你想要预测一个或多个类中的样本数量极少时，可能会遇到数据中类不平衡的问题，即部分类的样本数量远远大于其它类中的样本数量。...图像分类中的不平衡类 在本节中，将分析一个图像分类问题（其中存在不平衡类问题），然后使用一种简单有效的技术来解决它。...通过竞赛，你将有助于为全球海洋哺乳动物种群动态开启丰富的理解领域。 查看Happy Whale数据集 由于这是一个多标签图像分类问题，首先想要检查数据是如何在类中分布的。...只是使用不同的图像增强技术将不平衡类的图像复制到训练数据中15次。 在开始使用选项2处理数据之前，可以从训练样本中查看少量图像。 ?
为了适应视觉 Transformer 的固定输入尺寸，所有数据集中的图像都被重新调整大小。然而，在处理中特别注意保持图像的宽高比和诊断完整性，这在医学成像中至关重要。...正如图2（右）所示，Med-VTAB通过包括以下成像模态的数据集来反映这种多样性：彩色图像、X射线、光学相干断层扫描（OCT）、计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）。...作者还从不同的器官收集了七个X射线图像数据集，包括肺部（Vindr [26]，COVIDx [37]，RSNA [32]），乳腺（CBIS [17]），肩部（SYMH [33]），骨骼（RSNA Bone...作者采用平均准确度分数作为评估每个数据集上模型性能的主要指标。在评估X射线图像时，报告的是ROC曲线下面积（AUROC）的性能。...X射线成像方式对于诊断从骨折到肺部疾病等各种疾病至关重要，由于其图像密度和结构的巨大差异，带来了独特的挑战。
疾病标签分类任务首先通过简单的 rule-based 工具，例如 NegBio 和 CheXpert，从报告内容中提取生成预先定义的标签， 随后对正样本和负样本进行分类。...例如在疾病标签分类中 (图 2 (b)) 中，自然语言处理（NLP）规则经常处理不好不确定性和否定项，导致提取的标签出了不准确。同时，简单的标签只提供了单一的异常信息，无法反映临床疾病的多样性。...虽然 VQA-RAD 涵盖 11 种问题类型的问题更加多样，但该数据集仅含有 315 张图像，无法充分发挥出需要大量数据投喂的深度学习模型的性能。...图 3：MIMIC-Diff-VQA 问题类型的统计数据 表 1：每种问题类型的问题示例 数据集构建 依托于 MIMIC-CXR 提供的海量的胸部 X 光片图像和文本报告，从 377110 张图片和...由于 MMQ 无法处理多张图像，该研究仅在除了 Difference 类问题以外的其他六种问题上将它与所提模型作对比。
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