如何处理多标签分类中的不平衡数据集

我想知道在处理真正不平衡的数据集时，如何惩罚较少表示的类，而不是处理其他类（在大约20000个样本上有10个类，但这里是每个类的出现次数：[10868 26 4797 26 8320 26 5278 9412 4485 16172]）。如何处理多标签分类中的不平衡数据集

我读了关于Tensorflow函数：weighted_cross_entropy_with_logits（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/weighted_cross_entropy_with_logits），但我不确定我可以用它来解决多标签问题。

我找到了一个职位，总结完美的问题，我有（Neural Network for Imbalanced Multi-Class Multi-Label Classification），并且提出了一个想法，但没有答案，我认为这个想法可能是好的:)

感谢您的想法和答案！

来源

2017-06-02 A. Piro

首先，我的建议是可以修改您的成本函数以多标签方式使用。有code显示如何在Tensorflow中使用Softmax Cross Entropy进行多标记图像任务。

使用该代码，您可以在损失计算的每一行中使用多个权重。下面是如果你有多重标签任务的示例代码：（即，每个图像可有两个标签）

logits_split = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value= logits ) 
labels_split = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value= labels ) 
weights_split = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value= weights) 
total   = 0.0 

for i in range (len(logits_split)): 
    temp = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits_split[i] , labels=labels_split[i])) 
    total += temp * tf.reshape(weights_split[i],[-1])

来源

2017-06-02 15:30:49

谢谢你的回答，但如果我理解正确，你使用Softmax，所以你要做的是将你的多标签问题分为两个多类单标签问题（一个用于形状，另一个用于对象类别）。这不是我的情况，我有一个“真正”的多标签问题（不可分离），所以我猜你提出的建议不适合我的问题。但是，谢谢你的回答，以后可能对我有用:) –

所以也许在你的情况'tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits'可以是有用的。祝你好运。 –

是的，这就是我目前正在做的！但是，真的不知道如何解决我的不平衡数据集:) –

我想你可以只使用tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits用于多类分类。

例如，对于4类，其中的比例与会员人数最多的班级有[0.8, 0.5, 0.6, 1]，你只要给它一个权重向量以下列方式：

cross_entropy = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(
     targets=ground_truth_input, logits=logits, 
     pos_weight = tf.constant([0.8,0.5,0.6,1]))

来源

2017-12-14 16:13:01 Bow

我不认为'tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits'接受多类问题。取自[documentation]（https：//www.tensorflow。org/api_docs/python/tf/nn/weighted_cross_entropy_with_logits）： “这就像sigmoid_cross_entropy_with_logits（），不同之处在于pos_weight允许通过向上或向下权衡相对于负值的正误差的成本错误。” – Neergaard

嗯，我已经成功地将它用于3级分类，尽管... – Bow

然而，您确定您的登录是多类的，而不仅仅是单个类（多个标签）的登录？如我所见，多类问题包含几个不独立的类（所以我们使用softmax），而多标签问题可以包含多个独立的类，它们为每个单独的类提示sigmoid。至少，这就是我看到TF源代码的方式。 – Neergaard

所以我不完全相信，根据你写的内容，我明白你的问题。你链接的帖子写了关于多标签和多类的内容，但是对于写在那里的东西并没有什么意义。所以我会把它作为一个多类问题来处理，对于每个样品，您都有一个标签。

为了惩罚这些类，我根据当前批处理中的标签实现了一个权重张量。对于三级问题，你可以例如。将权重定义为类别的反频率，如果分别为1,2和3级别的比例分别为[0.1,0.7,0.2]，权重将为[10,1.43,5]。基于当前批次定义权重张量然后是

weight_per_class = tf.constant([10, 1.43, 5]) # shape (, num_classes) 
onehot_labels = tf.one_hot(labels, depth=3) # shape (batch_size, num_classes) 
weights = tf.reduce_sum(
    tf.multiply(onehot_labels, weight_per_class), axis=1) # shape (batch_size, num_classes) 
reduction = tf.losses.Reduction.MEAN # this ensures that we get a weighted mean 
loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(
     onehot_labels=onehot_labels, logits=logits, weights=weights, reduction=reduction)

使用softmax确保分类问题不是3个独立分类。

来源

2018-01-26 05:42:05 Neergaard

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