样本数量严重不均衡时,会导致什么后果

训练faster rcnn时,某个类别数有20多万,而其他类别数只有1万左右,这样训练出来的模型会有什么问题呢,会不会有些类别根本没有训练到?
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Machine

赞同来自: 涛声依旧

需要很小心的训练,否则容易出现某个类别分类准确高,其他准确率低,甚至其他类准确率为0的状况

wait_alone - Hello world

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一般来说,迭代次数的设定遵循个什么标准呢,和类别数和样本数有什么关系呢

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