Klassobalans är ett vanligt problem när det gäller detektering och klassificering av verkliga objekt. Data från vissa klasser är rikliga, vilket gör dem till en överrepresenterad majoritet, och data från andra klasser är knappa, vilket gör dem till en underrepresenterad minoritet. Denna obalans gör det svårt för en klassificerare att på lämpligt sätt lära sig de diskriminerande gränserna för majoritets- och minoritetsklasserna. I detta dokument föreslår vi ett kostnadskänsligt (CoSen) djupt neuralt nätverk, som automatiskt kan lära sig robusta funktioner representationer för både majoritets- och minoritetsklasser. Under utbildningen optimerar vår inlärningsprocess tillsammans de klassberoende kostnaderna och de neurala nätverksparametrarna. Den föreslagna metoden är tillämplig på både binära och multiklass problem utan någon ändring. Till skillnad från tillvägagångssätt på datanivå ändrar vi inte heller den ursprungliga datadistributionen, vilket resulterar i en lägre beräkningskostnad under utbildningsprocessen. Vi rapporterar resultaten av våra experiment på sex stora bildklassificeringsdatamängder och visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar basalgoritmerna. Jämförelser med populära metoder för provtagning av data och CoSen-klassificeringar visar den överlägsna prestandan hos vår föreslagna metod. Index Terms-konvolutionella neurala nätverk (CNN), kostnadskänsligt (CoSen) lärande, dataobalans, förlustfunktioner.
I datorseendet, Khan m.fl. I Ref föreslogs ett konvolutionellt neuralt nätverk för att ta itu med det obalanserade problemet i bildklassificeringen.
Cost-Sensitive Learning of Deep Feature Representations From Imbalanced Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}