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基于生成对抗网络的不平衡分类数据扩充问题研究
基于生成对抗网络的不平衡分类数据扩充问题研究
来源 :电脑编程技巧与维护 | 被引量 : 0次 | 上传用户:s8583527
【摘 要】
:
不平衡分类问题的本质就是在数据层上出现了某一样或者某几类样本数量远大于其他类样本数量。针对该问题,基于对抗神经网络生成模型解决了数据层上的训练数据倾斜问题,并结合
【作 者】
:
戚德雄
王强
【机 构】
:
三峡大学计算机与信息学院
【出 处】
:
电脑编程技巧与维护
【发表日期】
:
2019年8期
【关键词】
:
生成对抗网络
不平衡分类
数据扩充
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不平衡分类问题的本质就是在数据层上出现了某一样或者某几类样本数量远大于其他类样本数量。针对该问题,基于对抗神经网络生成模型解决了数据层上的训练数据倾斜问题,并结合CART算法提出了GAN-CART算法。
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