图像分类问题中类别不均衡 图像分类数据不平衡

数据不平衡带来什么问题？

假设在一个分类问题中，如果预测类别中存在一个或多个样本量极少的情况，比如在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少）。如果不考虑数据平衡的问题，模型的性能会出现问题。
原因：
1.对于不平衡类别，模型无法充分考察样本，从而不能及时有效地优化模型参数。
2.它对验证和测试样本的获取造成了一个问题，因为在一些类观测极少的情况下，很难在类中有代表性。换句话说，训练集中的数据过少，影响了模型对该类识别的泛化能力。

解决方法：

1.从数据出发

• 对数据不平衡的类别进行严格的数据增强；
• 利用大数据训练的模型（imagenet）进行transfer learning。

2.从loss出发

• 设置class weight，在交叉熵$L_{ce}=-aylog(\hat{y})-(1-a)(1-y)log(1-\hat{y})$添加系数a，使得缺少数据样本的类别在loss惩罚力度更大。
• Focal Loss：$L_{fl}=-a(1-\hat{y})^{\gamma}ylog(\hat{y})-(1-a)\hat{y}^{\gamma}(1-y)log(1-\hat{y})$.其中a为权重因子，$\gamma$为调节参数。当正样本的预测概率$\hat{y}$接近1时，则$1-\hat{y}$接近0，那么$(1-\hat{y})^{\gamma}$就会变得更小。换句话说，当样本分类合理时，函数会降低损失惩罚，防止对参数过度优化，避免过拟合。而当正样本的预测概率$\hat{y}$接近0时，则$1-\hat{y}$接近1，因此$(1-\hat{y})^{\gamma}$会变小一点，但是跟上面情况比起来，其实相当于放大了。Focal Loss函数对容易分类的样本进行down weighting，focus on the hard samples，有效的解决了数据不平衡问题。

3.OHEM j解决简单样本与难分辨样本之间的类别不平衡

• 由于目标检测套用图像分类的分类思想，但图像分类的数据集和目标检测的 数据集存在天然的差距，目标检测的目标框和背景框之间存在严重的不平衡
• 在第t次迭代时，输入图片到卷积网络中得到特征图，然后 把特征图和所有的RoIs输入到RoI网络中并计算所有RoIs的损失，把损 失从高到低排序，然后选择B/N个RoIs。这里有个小问题，位置上相邻 的RoIs通过RoI网络后会输出相近的损失，这样损失就翻倍。作者为了 解决这个问题，使用了NMS(非最大值抑制)算法，先把损失按高到低排 序，然后选择最高的损失，并计算其他RoI这个RoI的IoU(交叉比)，移 除IoU大于一定阈值的RoI，然后反复上述流程直到选择了B/N个RoIs。
• 对于一次SGD迭代，计算过程如下:先计算出特征图，可读RoI网络对所 有RoI执行前向计算并计算每个RoI的损失，然后选择hard RoIs。把这 些hard RoIs输入到可读可写的RoI网络中执行前向前向计算和反向传播更新网络，并把可读可写的RoI网络的参数赋值给只可读的网络，一次 迭代就完成了。