데이터 불균형 문제 질문
미해결
[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
안녕하세요! 데이터 불균형 파트에서 1. weighted random sampling 사용해서 dataloader 이용해서 구현하는 중 질문이 생겨 올립니다. ex) -개 이미지 800개 -고양이 이미지 200개 데이터셋을 단순히 배치사이즈를 10으로 하였을때, 평균적으로 개 이미지 8개, 고양이 이미지2개가 들어가게 됩니다. 이를 위의 sampler 방식을 사용하게 되면 배치 내에 평균 5개씩 이미지가 들어가게 되었는데요 의문점은 1) 실제 개 이미지 중 300개는 아예 쓰지 못하게 되고, 고양이 이미지는 중복으로 더 들어가게 되는 상황이 되더라구요. 이러면 사용하지 못하는 이미지가 생기게 되는데, 사용하지 못하는 이미지를 활용할 수 있는 방법은 없는지요? 2) 위의 문제를 해결하기 위해 data_augmentation을 보조수단으로 써서 불균형 차이를 줄이는 것도 방법이 되는것인가요?
- 데이터불균형
- 딥러닝
- 머신러닝 배워볼래요?
- python
- pytorch
- 인공신경망
그접시제가살게요
댓글 2
좋아요 2
조회수 717