Pytorch:ClassImbalance

クラスインバランス

学習データセット内で，クラスごとのデータ数に偏りがある状態のことを，クラスインバランスと言います．今回は，インバランスなデータでも比較的精度良く学習させる方法について学びます．

なぜクラスインバランスが問題か？

極端な例で考えてみることにします．クラスAとBがあり，学習用データセットにおけるクラスAのデータ数は990であり，クラスBのデータ数は10であるとします．識別モデルの気持ちになって考えてみると，どのような入力データに対しても，それがクラスAであると推定しておけば，正解率は99％になります．よって，この学習用データセットの中だけで考えれば，どんな入力であってもクラスAであると推定することは，悪くない戦略であると言えます．しかし，常にクラスAが出力されるモデルであれば，実運用時には何の役にも立ちません．

本質的に同じ問題は，上記のような場面以外にも，色々なところで現れます．例えば，テニスの試合の映像で，ボールの位置をヒートマップにより推定することを考えてみましょう（参考：TrackNet）．ボールが存在する領域は，画像全体に対してごくわずかです．ボールの位置を推定するモデルの気持ちになって考えてみると，ほとんどの領域にはボールは存在しないわけですから，全ての領域が真っ黒のヒートマップを出力する（言い換えると，どこにもボールは存在しないと主張する）ことは，合理的な戦略に思えます．しかし，これではボールを検出することはできません．