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[paper review] Learning From Imbalanced Data With Deep Density Hybrid Sampling
※ 혼자 읽고 정리한 글이라 틀린 내용이 있을 수 있습니다. [Learning From Imbalanced Data With Deep Density Hybrid Sampling]https://ieeexplore.ieee.org/document/9723474 Abstract 1. 문제 대부분의 경우 모델을 학습할 때 훈련 데이터 세트에서 클래스 간의 샘플 수가 불균형하게 분포되어 있어, 분류기가 다수 클래스에 편향되어 소수 클래스의 성능이 저하되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 DDHS라는 방법을 도입하여 불균형 데이터 세트에서 분류 성능을 향상시키고자 한다. 2. 기존 방법의 문제 - minority 클래스나 majority 클래스에만 집중을 하고 두 클래스 간 관계는..
논문 리뷰/AI
2024. 7. 18. 17:40