論文の概要: Imbalanced Classification via Explicit Gradient Learning From Augmented Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10550v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 22:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 07:45:52.234978
• Title: Imbalanced Classification via Explicit Gradient Learning From Augmented Data
• Title（参考訳）: 拡張データからの明示的勾配学習による不均衡分類
• Authors: Bronislav Yasinnik
• Abstract要約: 本稿では、与えられた不均衡なデータセットを新しいマイノリティインスタンスに拡張する、新しい深層メタラーニング手法を提案する。 提案手法の利点は, 種々の不均衡比を持つ合成および実世界のデータセット上で実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from imbalanced data is one of the most significant challenges in real-world classification tasks. In such cases, neural networks performance is substantially impaired due to preference towards the majority class. Existing approaches attempt to eliminate the bias through data re-sampling or re-weighting the loss in the learning process. Still, these methods tend to overfit the minority samples and perform poorly when the structure of the minority class is highly irregular. Here, we propose a novel deep meta-learning technique to augment a given imbalanced dataset with new minority instances. These additional data are incorporated in the classifier's deep-learning process, and their contributions are learned explicitly. The advantage of the proposed method is demonstrated on synthetic and real-world datasets with various imbalance ratios.
• Abstract（参考訳）: 不均衡なデータから学ぶことは、現実世界の分類タスクにおける最も重要な課題の1つである。 このような場合、ニューラルネットワークの性能は、多数派に対する嗜好によって著しく低下する。 既存のアプローチは、データの再サンプリングや学習プロセスの損失の再重み付けを通じてバイアスを取り除く。 しかし、これらの手法は少数民族の構造が極めて不規則である場合、少数民族のサンプルに過度に適合し、性能が劣る傾向にある。 本稿では,与えられた不均衡データセットを新たなマイノリティインスタンスで拡張する,新しい深層メタ学習手法を提案する。 これらの追加データは分類器のディープラーニングプロセスに組み込まれ、それらの貢献は明示的に学習される。 提案手法の利点は, 種々の不均衡比を持つ合成および実世界のデータセット上で実証される。

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