机器学习-10：MachineLN之样本不均衡
我想说：
其实很多时候，有竞争是好的事情，可以促进你的成长，可以磨练你的耐性，可以提升你的魅力，可以表现你的豁达，可以体验成功的喜悦，可以感受失败其实并不可怕，可怕的是你没有面对失败的勇气；而今天的社会达尔文的进化论其实从来没有变过，唯一不变的事情想必就是变了，做慈善的是慈善机构，做教育的是学校，百依百顺的是父母，只要踏上社会，那么对不起，优胜劣汰，适者生存，你必须面对，并且你面对的都是高手，是多个依依东望的诸葛亮，你要脱颖而出除了变的更优秀没有出路！ 那么你打算怎么做呢？
说到样本不均衡，感觉平时大家不太重视，下面来一起讨论一下！
那么我的问题是：
1. 什么是样本不均衡？
2. 为什么要解决样本不均衡？
3. 解决样本不均衡有哪些方法？
看到这里你的答案是什么？下面是我的答案：
1. 什么是样本不均衡？
样本不均衡：在准备训练样本的时候，各类别样本比例不等，有的差距可能比较小，有的差距则会比较大，以CIFAR-10为例：
CIFAR-10是一个简单的图像分类数据集。共有10类（airplane，automobile，bird，cat，deer，dog， frog，horse，ship，truck），每一类含有5000张训练图片，1000张测试图片。如下图：Dist. 1：类别平衡，每一类都占用10%的数据。Dist. 2、Dist. 3：一部分类别的数据比另一部分多。Dist. 4、Dist 5：只有一类数据比较多。Dist. 6、Dist 7：只有一类数据比较少。Dist. 8： 数据个数呈线性分布。Dist. 9：数据个数呈指数级分布。Dist. 10、Dist. 11：交通工具对应的类别中的样本数都比动物的多。
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2. 为什么要解决样本不均衡？
训练网络使用的是CIFAR-10的结构，下面是测试结果：可以看出总的准确率表现不错的几组1,2,6,7,10,11都是大部分类别平衡，一两类差别较大；而表现很差的，像5,9可以说是训练失败了，他们的不平衡性也比前面的要强。
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那么再看一下，对样本少的数据进行过采样之后，测试结果：可以看到经过过采样将类别数量平衡以后，总的表现基本相当。（过采样虽然是一个很简单的想法，但是很OK，3中还将介绍海康威视ImageNet2016竞赛经验）
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想必到这里可以看到样本均衡的重要性了吧。
3. 解决样本不均衡有哪些方法？
解决不均衡问题的方式有很多：
（1）可以将数据进行扩增： （这些方法有时候也可以勉强做为数据不均衡的增强方法，如果训练时候各类样本都已经用了以下的方法进行data augmentation，那么样本不均衡就选其他方法来做吧）
- 原图：
- 图像旋转；
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- 图像crop；
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- 图像平移；
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- 图像flip；（左右镜像，有的可以上下）
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- （5）图像光照；
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- 还有一些像添加噪声； 透视变换等；
（2） 可以借鉴一下海康威视的经验：
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以图中的例子来说，步骤如下：首先对原始的图像列表，按照标签顺序进行排序；然后计算每个类别的样本数量，并得到样本最多的那个类别的样本数。根据这个最多的样本数，对每类随机都产生一个随机排列的列表；然后用每个类别的列表中的数对各自类别的样本数求余，得到一个索引值，从该类的图像中提取图像，生成该类的图像随机列表；然后把所有类别的随机列表连在一起，做个Random Shuffling，得到最后的图像列表，用这个列表进行训练。每个列表，到达最后一张图像的时候，然后再重新做一遍这些步骤，得到一个新的列表，接着训练。Label Shuffling方法的优点在于，只需要原始图像列表，所有操作都是在内存中在线完成，非常易于实现。
另外也可以按照同样的方式对多的样本进行欠采样；
（3）还可以用Weighted samples，给每一个样本加权重，样本多的类别每个的权重就小些，样本少的类别每个的权重就大些，这样无论样本是否均衡，在Loss Function中每类的影响力都一样的。
（4）还可以：再过采样之后使用K-fold交叉验证，来弥补一些特殊样本造成的过拟合问题，（K-fold交叉验证就是把原始数据随机分成K个部分，在这K个部分中选择一个作为测试数据，剩余的K-1个作为训练数据。交叉验证的过程实际上是将实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据，剩余的数据作为训练数据进行实验，最后可以把得到的K个实验结果平均。）
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