延迟重平衡优化（Deferred Re-balancing Optimization Schedule）

本文主要是介绍延迟重平衡优化（Deferred Re-balancing Optimization Schedule），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

DRW

论文代码

        elif args.train_rule == 'DRW':train_sampler = Noneidx = epoch // 160betas = [0, 0.9999]effective_num = 1.0 - np.power(betas[idx], cls_num_list)print(f"\neffective_num:{effective_num}")per_cls_weights = (1.0 - betas[idx]) / np.array(effective_num)per_cls_weights = per_cls_weights / np.sum(per_cls_weights) * len(cls_num_list)per_cls_weights = torch.FloatTensor(per_cls_weights).to(args.device)print(f"\nper_cls_weights:{per_cls_weights}")

160epoch之前，每一类的权重是1；

160epoch之后，每一类的权重经过带β公式计算的，更偏重与少数类的样本。

案例代码

import numpy as np
import torch# 模拟的类别样本数量
cls_num_list = np.array([5, 50, 100])# Beta值用于不同训练阶段
betas = [0, 0.9999]# 总训练轮次
total_epochs = 3# 模拟训练过程
for epoch in range(total_epochs):# 根据当前训练轮次计算索引idx = epoch // 2  # 分割成两个阶段current_beta = betas[idx]# 计算有效样本数effective_num = 1.0 - np.power(current_beta, cls_num_list)# 计算每类的权重per_cls_weights = (1.0 - current_beta) / effective_numper_cls_weights = per_cls_weights / np.sum(per_cls_weights) * len(cls_num_list)# 转为Tensorper_cls_weights_tensor = torch.FloatTensor(per_cls_weights)# 输出当前轮次和对应的类别权重print(f"Epoch {epoch + 1}:")print(f"effective_num:{effective_num}")print(f"  Beta value: {current_beta:.4f}")print(f"  Class weights: {per_cls_weights_tensor}")