摘要：1、样本不均衡问题 主要分为以下几类：1）每个类别的样本数量不均衡2）划分样本所属类别的难易程度不同 2、Focal loss focal loss用来解决难易样本数量不均衡，重点让模型更多关注难分样本，少关注易分样本。假设正样本（label=1）少，负样本多，定义focal loss如下 Loss 阅读全文

摘要：小样本学习(FSL)的定义:机器学习的一种，它学习用到的经验中只有少量样本有关于任务的监督信号。 为什么要进行小样本学习：由于高质量的标注数据其实在现实工作中还是比较少的，所以利用小样本就能做好深度学习任务对于样本不够的任务是非常重要的，它可以降低数据的收集以及标注，可以让人工智能更像人类，能够举一 阅读全文