Imbalanced data

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本文探讨了不平衡训练数据对卷积神经网络(CNN)性能的影响，并提出过采样作为解决此类问题的有效手段。通过实验表明，在不平衡的数据集上应用过采样可以提升模型的表现，使其接近于使用平衡数据集时的性能。

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imbalanced data相关论文
sinat_41679123的博客
03-31 445
各个领域imbalanced data相关论文，cv/nlp/其他
Learning from Imbalanced Data 翻译和阅读笔记
qq_40310050的博客
08-26 1343
Learning from Imbalanced Data 发表在IEEE《TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING》，09年的一篇好文章，综述类型的吧，比较全面地介绍了数据不均衡的知识。当时看谷歌学术上引用量6504。导师也给我圈了这篇文章让我看。 就边翻译边学习边记录。 论文下载链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5128907. 摘要 随着数据可用性在许多大型、复杂和网络化系统(如监视、
Imbalanced Data
NLP算法工程师，主要研究人机对话系统、机器翻译算法，文本生成、大模型等算法研究
06-23 2273
1:什么是Imbalanced Data 类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样本仅5个，就意味着存在类不平衡。  have a binary classification problem and one class i
Classification with Imbalanced Data
jiandanjinxin的专栏
03-29 1403
RUSBoost is especially effective at classifying imbalanced data, meaning some class in the training data has many fewer members than another. RUS stands for Random Under Sampling.%http://cn.mathworks.c
如何解决数据不均衡对CNN的影响
fangfang的专栏
12-29 5811
读《The Impact of Imbalanced TrainingData for Convolutional Neural Networks》有感，再加上自己的一些理解。 论文地址：http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:811111/FULLTEXT01 为什么会看到这篇文章呐？原因是我最近在做一个实验，finetuning caffene
论文阅读笔记之《Learning from Imbalanced Data》
Naruto_8的博客
10-16 789
题目：Learning from Imbalanced Data（2009） 不平衡数据的研究 Abstract (the imbalanced learning problem) is a relatively new challenge. 不平衡数据是一个相对较新的挑战 The imbalanced learning problem is concerned with the performance of learning algorithms in the presence of underr
Escaping Saddle Points for Effective Generalizationon Class-Imbalanced Data 论文阅读
最新发布
weixin_51657614的博客
04-26 1065
近年来，由于精心策划的数据集[34,45]的可用性，在视觉识别方面取得了很大进展，这些数据集在不同类别的样本频率方面得到了人为平衡。然而，现代现实世界的数据集往往是不平衡的(即长尾等)[33,49,50]，并遭受各种分布转移。像深度神经网络这样的过度参数化模型通常会过度拟合具有高频率样本的类，而忽略少数样本(尾部)[8,50]。在这种情况下，当对关注少数数据性能的指标进行评估时，这些模型的表现很差。这些指标是评估各个领域(如公平性[14]、医学成像[57]等)模型的基本和实用标准。
基于Random Forest处理Imbalanced Data
lww1993的专栏
08-25 2048
以下内容参考 http://statistics.berkeley.edu/sites/default/files/tech-reports/666.pdf Chen Chao, Andy Liaw, Leo Breiman基于random forest提出了两种新的处理不平衡数据的方法。 ===================================================...
Learning from imbalanced data: open challenges and future directions
yodala的博客
06-09 70
imbalanced data
数据不均衡问题经典文献《Learning from Imbalanced Data》
12-15
数据不平衡问题的经典文献《Learning from Imbalanced Data》由Haibo He和Edwardo A. Garcia撰写，并发表于IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering。这篇论文主要关注从不平衡数据中学习的问题，即...
论文《CLASSIFICATION OF IMBALANCED DATA : A REVIEW》
05-27
本文《CLASSIFICATION OF IMBALANCED DATA : A REVIEW》提供了一篇关于不平衡数据分类问题的综述，内容覆盖了以下几个方面： 1. 应用领域：不平衡数据集在许多应用领域中被发现，例如在欺诈检测、故障检测、医疗...
【论文阅读】Learning from Imbalanced Data
要加油
07-23 2669
论文阅读笔记《Learning from imbalanced data》 He H, Garcia E A. Learning from imbalanced data[J]. IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering, 2008 (9): 1263-1284. 文章目录论文阅读笔记《Learning from imbalance...
language model
visionfans的专栏
12-01 3528
ARPA format language model http://www.statmt.org/book/slides/07-language-models.pdf Toolkits: - SRILM - IRSTLM
Viterbi training
visionfans的专栏
12-20 1965
Viterbi training has another name segmental K-means.Within each state, a further alignment of observations to mixture components is made. HTK provides two methods for this: 1. use clustering to alloc
sequence training
visionfans的专栏
01-06 1687
Sequence training is short for sequence discriminative training.Reference Voigtlaender, Paul, et al. “Sequence-discriminative training of recurrent neural networks.” Acoustics, Speech and Signal Proces
Nomial
visionfans的专栏
04-04 1605
Nomial
WFST papers
visionfans的专栏
12-17 1585
M. Mohri, F. C. N. Pereira, and M. Riley. Weighted FiniteState Transducers in Speech Recognition. Computer Speech and Language, 16(1):69–88, 2002. Allauzen, C., Mohri, M., Riley, M., Roark, B., A Gener
ASR evaluation
visionfans的专栏
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ASR evaluation Transcription accuracy WER(Word Error Rate) SER(Sentence Error Rate)Semantic accuracy Concept Accuracy(based on domain concepts)
不平衡数据学习挑战：《Learning from Imbalanced Data》深度解析
《Learning from Imbalanced Data》是一篇由Haibo He和Edwardo A. Garcia撰写的重要文献，它关注的是在大量、复杂且网络化的系统中，如监控、安全、互联网和金融等领域，随着数据的持续增长，如何处理数据不平衡问题...
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