Keras class_weight для генераторов - PullRequest
Новая
       48

Keras class_weight для генераторов

0 голосов
/ 27 сентября 2018

Это продолжение вопроса: https://datascience.stackexchange.com/questions/22814/class-weighting-during-validation-in-keras

class_weight может использоваться в функции Keras fit , чтобы сказать оптимизатору взвесить представленный класс,Согласно ответу в stackexchange он также учитывается при проверке.Например, если мое соотношение классов составляет 10 отрицательных значений для каждого 1 положительного значения, тогда показатель точности 0,8 не так хорош (фиксированный классификатор для отрицательных значений будет лучше).У меня два вопроса:

  • Как именно class_weight учитывается при проверке?
  • Как я могу использовать class_weight в fit_generator ?это тот же параметр, что и в fit ?

1 Ответ

0 голосов
/ 27 сентября 2018

Для вашего первого вопроса это считается так же, как и во время обучения.

В основном, если вы посмотрите на функцию weighted_masked_objective , отдельные выборки умножаются на веса и среднее значение.возвращается. (Примечание: Keras не устанавливает весовые коэффициенты автоматически, вам необходимо передать весовые коэффициенты в model.fit() или model.fit_generator()

Весовые коэффициенты классов могут быть вычислены обратно пропорционально частоте. Использование sklearn

fit_generator идентичен fit, за исключением того факта, что в качестве входного сигнала используется генератор.

...