深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法

参考文章：

（1）深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法

（2）https://www.cnblogs.com/yumoye/p/10518910.html


备忘一下。


Logo
DAMO开发者矩阵

DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

更多推荐

【无标题】

策略执行顺序遵循特例优先原则，顺序为 PC3 特例放行策略→各部门通用放行策略→最后配置全局拒绝策略，保障流量匹配逻辑无误，权限管控严谨可控。2、办公区PC在工作日时间(周一至周五，早8到晚6)可以正常访问OA Server，其他时间不允许。5、特例：生产区PC3可以在每周一早10到早11访问Web Server，用来更新企业最新产品信息。4、生产区PC可以在任意时刻访问OA Server，但是不

avatar DAMO开发者矩阵
cover

ROS2 Launch进阶——参数传递、条件启动和节点编排

avatar DAMO开发者矩阵

在线强化学习的专家先验困局：静态离线数据如何被Q引导生成模型突破

机器人控制或工业过程中，一个在线强化学习智能体往往要在真实交互里摸索成千上万步，才能摸到像样的策略。价值估计误差会把探索带偏，样本效率低得让人抓狂。行为先验强化学习（BPRL）本意是用离线演示里的策略先验来给在线更新“指路”，可大多数方案仍死死依赖一份静态离线数据集。数据多样性不够、轨迹质量参差，先验很快就变成拖后腿的保守锚点，探索停滞，训练曲线抖得厉害。我起初也默认：没有高质量专家轨迹，就别指望

avatar DAMO开发者矩阵