深度学习样本不均衡问题解决

最新推荐文章于 2024-07-15 19:49:15 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/yumoye/p/10517154.html

本文探讨了深度学习中常见的样本不均衡问题及其对模型泛化能力的影响。解决方案主要分为数据层面和算法层面。数据层面包括采样（如上采样、下采样）和数据合成（如SMOTE）。算法层面则提出代价敏感学习算法，通过调整不同类别错误分类的代价，以提高模型对少数类别的识别能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

深度学习样本不均衡问题解决

在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。

对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面 (简单粗暴)、算法层面 (复杂) 。

数据层面

采样（Sample）

数据重采样：上采样或者下采样

	上采样	下采样

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