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CSDN每天最佳新人--2026-05-01
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版:从逻辑回归到深度学习的完整图像识别项目
本文通过两个实战项目全面讲解分类问题:信用卡欺诈检测(二分类)和MNIST手写数字识别(多分类)。针对信用卡欺诈检测中的样本不平衡问题,演示了随机过采样、欠采样和SMOTE三种处理方法,比较了逻辑回归、随机森林和XGBoost等模型的性能,强调在不平衡数据中Precision、Recall、F1等指标比准确率更重要。对于MNIST项目,则采用CNN深度学习模型实现高精度多分类,涵盖数据预处理、模型构建、训练和评估全流程。通过这两个案例,完整展示了从传统机器学习到深度学习的分类问题解决方案。
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方法的完整数学描述略显复杂,如果只是想了解主要思想,可以只看上面 PatchMix的流程图即可(其实只是公式多,每个公式也不复杂,后续有机会做个演示动画,帮助大家理解。这个方法也可以用简单的 Mask 方法实现,但是本方法在大规模图像处理上效率是最高的),对该工作感兴趣的同行可以看一下,我尽量写得清楚一些。结合 PatMix 的流程图,主要过程如下:由于混合图像和混合图像之间,重叠比例的不同,mix-to-mix label 中每一项的权重分数是不同的,根据上图,可以得到权重系数可以表示为。
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