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基于深度学习的长尾数据集分类精度提高的研究
1
作者
王中洲
陈亮
魏胜楠
《沈阳理工大学学报》
CAS
2021年第5期31-35,共5页
基于深度学习的轮胎缺陷检测过程中,由于轮胎数据集为长尾数据集,某些缺陷类别的轮胎图片数量较少,造成此类缺陷的数据分类精度不高。本文在双边分支神经网络(BBN)分类算法的基础上,通过改进特征提取网络的结构、损失函数和权衡参数提...
基于深度学习的轮胎缺陷检测过程中,由于轮胎数据集为长尾数据集,某些缺陷类别的轮胎图片数量较少,造成此类缺陷的数据分类精度不高。本文在双边分支神经网络(BBN)分类算法的基础上,通过改进特征提取网络的结构、损失函数和权衡参数提高轮胎数据集中尾类数据分类精度。以主流数据集长尾CIFAR-10、长尾CIFAR-100和本实验室自制轮胎数据集为测试数据进行实验分析,实验结果表明数据集的尾类小样本数据的分类精度提高约10%。
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关键词
数据分类
双边分支神经网络
长尾数据集
损失函数
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职称材料
基于长尾分类算法的网络不良信息分类
2
作者
刘金硕
王代辰
+1 位作者
邓娟
王丽娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期13-19,28,共8页
目前已有的网络不良信息分类方法大多忽略了数据不平衡、数据存在长尾分布的情况,使得模型在分类时偏向于数据量多的样本,无法很好地识别数据量少的样本,从而导致整体识别精度下降。针对该问题,提出一种用于长尾不良信息数据集的分类方...
目前已有的网络不良信息分类方法大多忽略了数据不平衡、数据存在长尾分布的情况,使得模型在分类时偏向于数据量多的样本,无法很好地识别数据量少的样本,从而导致整体识别精度下降。针对该问题,提出一种用于长尾不良信息数据集的分类方法 LTIC。将小样本学习与知识转移策略相结合,使用BERT模型学习头部类的权重,通过专门为小样本学习而提出的Prototyper网络得到头部类的原型,将头尾数据分开处理,从而避免一起训练而导致的数据不平衡问题。学习从原型到权重的映射关系,利用学到的知识将尾部类的原型转换为权重,然后连接头部类权重和尾部类权重得到最终的分类结果。实验结果表明:LTIC方法在Twitter和THUCNews数据集上分别达到82.7%和83.5%的分类准确率,且F1值相较非长尾模型有显著提升,有效提高了模型分类精度;与目前较新的长尾数据集分类方法 BNN、OLTR等相比,该方法具有更好的分类效果,平均准确率提升了3%;当新的不良信息类别出现时,LTIC方法只需少量计算就可对其进行预测,准确率达到70%,具有良好的扩展性。
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关键词
不良信息分类
数据不平衡
长尾数据集
小样本学习
知识转移
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职称材料
基于梯度引导加权‒延迟负梯度衰减损失的长尾图像缺陷检测
3
作者
李巍
梁斯昕
张建州
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第10期3267-3274,共8页
针对目前图像缺陷检测模型对长尾缺陷数据集中尾部类检测效果较差的问题,提出一个基于梯度引导加权‒延迟负梯度衰减损失(GGW-DND Loss)。首先,根据检测器分类节点的累积梯度比值分别对正负梯度重新加权,减轻尾部类分类器的受抑制状态;其...
针对目前图像缺陷检测模型对长尾缺陷数据集中尾部类检测效果较差的问题,提出一个基于梯度引导加权‒延迟负梯度衰减损失(GGW-DND Loss)。首先,根据检测器分类节点的累积梯度比值分别对正负梯度重新加权,减轻尾部类分类器的受抑制状态;其次,当模型优化到一定阶段时,直接降低每个节点产生的负梯度,以增强尾部类分类器的泛化能力。实验结果表明,在自制图像缺陷数据集和NEU-DET(NEU surface defect database for Defect Detection Task)上,所提损失的尾部类平均精度均值(mAP)优于二分类交叉熵损失(BCE Loss),分别提高了32.02和7.40个百分点;与EQL v2(EQualization Loss v2)相比,分别提高了2.20和0.82个百分点,验证了所提损失能有效提升网络对尾部类的检测性能。
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关键词
长尾数据集
累计梯度比值
加权损失
图像缺陷检测
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于深度学习的长尾数据集分类精度提高的研究
1
作者
王中洲
陈亮
魏胜楠
机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2021年第5期31-35,共5页
基金
辽宁省教育厅基本科研项目(LG201707)
辽宁省自然科学基金项目(20170540788)
国家重点研发计划(2017YFC0821001,2017YFC0821004)。
文摘
基于深度学习的轮胎缺陷检测过程中,由于轮胎数据集为长尾数据集,某些缺陷类别的轮胎图片数量较少,造成此类缺陷的数据分类精度不高。本文在双边分支神经网络(BBN)分类算法的基础上,通过改进特征提取网络的结构、损失函数和权衡参数提高轮胎数据集中尾类数据分类精度。以主流数据集长尾CIFAR-10、长尾CIFAR-100和本实验室自制轮胎数据集为测试数据进行实验分析,实验结果表明数据集的尾类小样本数据的分类精度提高约10%。
关键词
数据分类
双边分支神经网络
长尾数据集
损失函数
Keywords
data classification
bilateral-branch network
long tail data set
loss function
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于长尾分类算法的网络不良信息分类
2
作者
刘金硕
王代辰
邓娟
王丽娜
机构
武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期13-19,28,共8页
基金
国家自然科学基金(U193607)
国家重点研发计划(2020YFA0607902)。
文摘
目前已有的网络不良信息分类方法大多忽略了数据不平衡、数据存在长尾分布的情况,使得模型在分类时偏向于数据量多的样本,无法很好地识别数据量少的样本,从而导致整体识别精度下降。针对该问题,提出一种用于长尾不良信息数据集的分类方法 LTIC。将小样本学习与知识转移策略相结合,使用BERT模型学习头部类的权重,通过专门为小样本学习而提出的Prototyper网络得到头部类的原型,将头尾数据分开处理,从而避免一起训练而导致的数据不平衡问题。学习从原型到权重的映射关系,利用学到的知识将尾部类的原型转换为权重,然后连接头部类权重和尾部类权重得到最终的分类结果。实验结果表明:LTIC方法在Twitter和THUCNews数据集上分别达到82.7%和83.5%的分类准确率,且F1值相较非长尾模型有显著提升,有效提高了模型分类精度;与目前较新的长尾数据集分类方法 BNN、OLTR等相比,该方法具有更好的分类效果,平均准确率提升了3%;当新的不良信息类别出现时,LTIC方法只需少量计算就可对其进行预测,准确率达到70%,具有良好的扩展性。
关键词
不良信息分类
数据不平衡
长尾数据集
小样本学习
知识转移
Keywords
classification of harmful information
data imbalance
long-tailed dataset
few-shot learning
knowledge transfer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于梯度引导加权‒延迟负梯度衰减损失的长尾图像缺陷检测
3
作者
李巍
梁斯昕
张建州
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第10期3267-3274,共8页
基金
中国博士后科学基金资助项目(2022M712235)
四川大学专职博士后研发基金资助项目(2022SCU12074)。
文摘
针对目前图像缺陷检测模型对长尾缺陷数据集中尾部类检测效果较差的问题,提出一个基于梯度引导加权‒延迟负梯度衰减损失(GGW-DND Loss)。首先,根据检测器分类节点的累积梯度比值分别对正负梯度重新加权,减轻尾部类分类器的受抑制状态;其次,当模型优化到一定阶段时,直接降低每个节点产生的负梯度,以增强尾部类分类器的泛化能力。实验结果表明,在自制图像缺陷数据集和NEU-DET(NEU surface defect database for Defect Detection Task)上,所提损失的尾部类平均精度均值(mAP)优于二分类交叉熵损失(BCE Loss),分别提高了32.02和7.40个百分点;与EQL v2(EQualization Loss v2)相比,分别提高了2.20和0.82个百分点,验证了所提损失能有效提升网络对尾部类的检测性能。
关键词
长尾数据集
累计梯度比值
加权损失
图像缺陷检测
卷积神经网络
Keywords
long-tail dataset
cumulative gradient ratio
weighted loss
image defect detection
Convolutional Neural Network(CNN)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的长尾数据集分类精度提高的研究
王中洲
陈亮
魏胜楠
《沈阳理工大学学报》
CAS
2021
0
下载PDF
职称材料
2
基于长尾分类算法的网络不良信息分类
刘金硕
王代辰
邓娟
王丽娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
基于梯度引导加权‒延迟负梯度衰减损失的长尾图像缺陷检测
李巍
梁斯昕
张建州
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
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