Perdita bilanciata per classe basata sul numero efficace di campioni. CVPR 2019
Utilizza una funzione di perdita speciale per migliorare le prestazioni dei modelli su dataset sbilanciati in compiti di visione artificiale.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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class-balanced-loss ha 616 stelle su GitHub. È stato forkato 67 volte. class-balanced-loss è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2018. class-balanced-loss è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: cloud-tpu, computer-vision, cvpr, cvpr2019.
Perdita bilanciata per classe basata sul numero efficace di campioni. CVPR 2019
class-balanced-loss è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Sì. class-balanced-loss è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
class-balanced-loss è disponibile con licenza MIT.
class-balanced-loss è scritto principalmente in Python.
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[](https://olud.ai/project/richardaecn-class-balanced-loss.html)