Pytorch实现之使用生成对抗神经网络平衡数据

已于 2025-03-21 23:47:39 修改
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分类专栏： 优质GAN模型训练自己的数据集 文章标签： pytorch 神经网络 人工智能 生成对抗网络 深度学习 机器学习 计算机视觉
于 2025-02-27 21:03:28 首次发布
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版权

简介

简介：论文主要解决类别不平衡问题，即数据集中某些类别的样本数量远少于其他类别。这种不平衡会导致分类器偏向多数类，降低对少数类的预测性能。论文提出使用生成对抗网络生成少数类样本，以平衡数据集。具体方法包括：自编码器（Autoencoder）和GAN。

论文题目：Balancing Imbalanced Datasets Using Generative Adversarial Neural Networks（使用生成对抗神经网络平衡不平衡数据集）

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