WPLoss:weighted pairwise loss for class-imbalanced datasets

WPLoss:weighted pairwise loss for class-imbalanced datasets
Yao Jiaqi
Xu Zhengguo
Yan Jikun
Wang Keren
National Key Laboratory of Science & Technology on Blind Signal Processing, Chengdu 610041, China

摘要

Class-imbalanced data refers to the large difference in the number of samples in different classes. AUC is an important metric to measure the performance of classifiers on the imbalanced datasets. Since AUC is not differentiable, researchers have proposed many surrogate pairwise loss functions to optimize AUC. The number of pairwise losses is the product of the number of positive and negative samples. Many positive and negative pairs with small pair loss affect the performance of classifiers. To solve this problem, this paper proposed a weighted pairwise loss function WPLoss. By assigning higher loss weights to the positive and negative samples with higher pairwise losses, WPLoss reduced the impact of positive and negative sample pairs with smaller pairwise losses. The experimental results on 20newsgroup and Reuters-21578 datasets verify the validity of WPLoss, indicating that WPLoss can improve the performance of the classifier for class-imbalanced data.

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0041
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 702-704,709
文章编号: 1001-3695(2021)03-011-0702-03

发布历史

[2021-03-05] Printed Article

引用本文

姚佳奇, 徐正国, 燕继坤, 等. WPLoss:面向类别不平衡数据的加权成对损失 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 702-704,709. (Yao Jiaqi, Xu Zhengguo, Yan Jikun, et al. WPLoss:weighted pairwise loss for class-imbalanced datasets [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 702-704,709. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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