正のクラス内の画像の重み付け

Question

TensorflowでCNNをトレーニングしている画像が約35,000枚あります。

〜5％の画像は陽性のクラス、95％は陰性のクラスです。

肯定的なクラスの中には、「よりポジティブな」イメージと、意味がある場合「あまり肯定的でない」イメージがあります。

私は、これらの画像がより重要と考えられるように、ポジティブなクラス内のこれらの「よりポジティブな」サンプル（このクラスをオーバーサンプリングすることに加えて）に重みを割り当てることが可能かどうか疑問に思っていました。

いずれかのアイデア、またはこれはちょうど不可能ですか？

Answer 1

肯定的なクラスとより積極的なクラスに使用することを決定したウェイトでコスト関数を掛けることができます。今は1/3が正、2/3が負であるネットワーク上で作業しています。しかし、統計的にバッチがクラス間で50/50に分割されていることを確認します。私は、その時代を通じて私の陽性のクラスのいくつかを繰り返すことになります。

いくつかのクラスが他のクラスよりも肯定的な場合は、2つ以上のクラスを用意する必要があります。ネガティブ、ニュートラル、ポジティブ、ポジティブのようなものです。