Abstract-Model lärande från klassobalanserade träningsdata är en långvarig och betydande utmaning för maskininlärning. I synnerhet beaktar befintliga djupinlärningsmetoder oftast antingen klassbalanserade data eller måttligt obalanserade data i modellutbildningar, och bortser från utmaningen att lära sig av avsevärt obalanserade utbildningsdata. För att ta itu med detta problem formulerar vi en klassobalanserad djupinlärningsmodell baserad på batchvis inkrementell minoritet (sparsely sampled) klasskorrigering genom hårdprovbrytning i de flesta (vanligen provtagna) klasserna under modellträning. Denna modell är utformad för att minimera den dominerande effekten av majoritetsklasser genom att upptäcka glest utvalda gränser för minoritetsklasser i en iterativ batch-wise inlärningsprocess. Därför introducerar vi en Class Rectification Loss (CRL)-funktion som enkelt kan sättas in i djupa nätverksarkitekturer. Omfattande experimentella utvärderingar görs på tre obalanserade personattribut-riktmärkesdataset (CelebA, X-Domain, DeepFashion) och en balanserad objektkategoririktmärkesuppsättning (CIFAR-100). Dessa experimentella resultat visar på prestandafördelarna och modellskalbarheten hos den föreslagna stegvis ökande modellen för upprätande av minoritetsklass i förhållande till de befintliga toppmoderna modellerna för att ta itu med problemet med obalanserat datainlärning.
Dong m.fl. REF utvecklar en djupinlärningsmodell för mycket obalanserade datauppsättningar, som använder batchwise additional minoritet class upprätande tillsammans med en skalbar hårdbrytningsprincip.
Imbalanced Deep Learning by Minority Class Incremental Rectification
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}