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[已完结] 使用交叉熵损失对长尾数据的分类

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ww-xx-cc- 发表于 2024-5-2 18:33:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
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在各种文献中，使用CE(交叉熵损失)对不平衡率为100的cifar10数据的分类效果大都在70%左右。但我使用resnet32进行分类的准确度只有50%左右，这是为什么呢？这里的不平衡率为最多类/最少类。我使用指数分布对原数据集进行剪切，类别1最多，类别10最少。transform只进行了归一化和to.tensor。
希望提供代码(完整提供并解答100元，微信转)或者告诉我核心的操作。如果需要我的代码可以私信告诉我。

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