吕坤,唐山广播电视台,算法工程师,喜欢研究GAN等深度学习技术在媒体、教育上的应用。 做图像分类、检测任务时,为了提高模型精度,在数据处理方面,我尝试了很多数据增强tricks(包括了简单的裁切、变形、明暗、颜色调整,也包括了MixUp图像融合以及SMOTE这样的解决类别样本平衡的插值方法),取得了不错的精度提升。在查找资料时...
做图像分类、检测任务时,为了提高模型精度,在数据处理方面,我尝试了很多数据增强tricks(包括了简单的裁切、变形、明暗、颜色调整,也包括了MixUp图像融合以及SMOTE这样的解决类别样本平衡的插值方法),取得了不错的精度提升。在查找资料时,我发现在人脸识别、行人重识别等任务中,还可以通过GAN(生成对抗网络)来生成具有多样...
过采样是一种通过增加少数数据中的样本数量来补偿数据集不平衡的技术。 常规方法包括随机过采样(ROS)、合成少数过采样技术(SMOTE)等。有关使用常规方法处理不平衡类的更多信息,请参阅: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/07/10-techniques-to-deal-with-class-imbalance-in-machine-learning/ 最近,一种基...
Finally, the experimental results exhibit that the DELM with GAN achieves 86.54 %, 84.83 % and 86.72 % accuracies on SPECT, WDBC and Hallmarks databases, correspondingly, compared to the Fuzzy-AHP+ANN, HTM+LSTM, DBSCAN+SMOTE-ENN+XGBoost and GAN-based semi-supervised models....
SMOTE是通过插值法生成新的正例样本,但新样本与原样本分布的一致性难以保证, 还可能会引入噪声数据,这不利于模型预测性能的提升[10-11]。 除了利用静态代码特征建立软件缺陷预测模型,一些研究者尝试从项目源代码 中生成抽象语法树,提取丰富的语义特征,进一步提升软件缺陷预测模型的性能[12- 13]。许多研究表明,相比于...
1. 几种常见的GAN介绍 1.1. 原始GAN 1.2. CGAN 1.3. Semi-Supervised GAN 1.4. AC-GAN 2. Data Augmentation with Few Shot Learning 2.1. SMOTE 2.2. WGAN 2.3. BAGAN 1. 几种常见的GAN介绍 1.1. 原始GAN arxiv: https://arxiv.org/pd... ...
004 (2021-05-5) DeepSMOTE Fusing Deep Learning and SMOTE for Imbalanced Data arxiv.org/pdf/2105.0234 005 (2021-05-6) Using Synthetic Data to Enhance the Accuracy of Fingerprint-Based Localization A Deep Learning Approach arxiv.org/pdf/2105.0190 006 (2021-05-4) Generative Adversarial Networks...
文中基于生成对抗网络(GAN),并利用FID得分筛选生成正例样本数据,增强正例样本量,然后在组块正则化m×2交叉验证(m×2BCV)框架下,通过众数投票法聚合多个子模型的结果,最终构成SDP模型。以PROMISE数据库下的20个数据集为实验数据集,采用随机森林算法构建SDP聚合模型。实验结果表明,与传统的随机上采样、SMOTE、随机下...
python pandas plotting smote synthetic-data pearson-correlation adasyn cramer transformer-models ctgan tvae Updated Nov 5, 2024 Python princessEmilyy / ML-project-diabetes- Star 0 Code Issues Pull requests Project for applied classical ML course at the Weizmann institute random-forest scikit-...
Rupapara V et al (2021) Impact of SMOTE on imbalanced text features for toxic comments classification using RVVC model. IEEE Access 9:78621–78634 Google Scholar Akkaradamrongrat S, Kachamas P and Sinthupinyo S (2019) Text generation for imbalanced text classification. In: 2019 16th Internatio...