class-balanced-loss
Klassenbalancierte Verlustfunktion basierend auf der effektiven Anzahl der Proben. CVPR 2019
Verwenden Sie eine spezielle Verlustfunktion, um die Leistung von Modellen bei unausgewogenen Datensätzen in Computer Vision-Aufgaben zu verbessern.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarKlassenbalancierte Verlustfunktion basierend auf der effektiven Anzahl der Proben. CVPR 2019
class-balanced-loss hat 616 Sterne auf GitHub. Es wurde 67-mal geforkt. class-balanced-loss ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. class-balanced-loss ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: cloud-tpu, computer-vision, cvpr, cvpr2019.
Was ist class-balanced-loss?
Klassenbalancierte Verlustfunktion basierend auf der effektiven Anzahl der Proben. CVPR 2019
Ist class-balanced-loss Open Source?
class-balanced-loss ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist class-balanced-loss kostenlos?
Ja. class-balanced-loss ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht class-balanced-loss?
class-balanced-loss ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist class-balanced-loss geschrieben?
class-balanced-loss ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/richardaecn-class-balanced-loss.html)
