論文の概要: Imbalanced Classification via a Tabular Translation GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08683v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 06:02:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 22:44:07.452669
• Title: Imbalanced Classification via a Tabular Translation GAN
• Title（参考訳）: 語彙翻訳GANによる不均衡分類
• Authors: Jonathan Gradstein, Moshe Salhov, Yoav Tulpan, Ofir Lindenbaum, Amir Averbuch
• Abstract要約: 本稿では,多数のサンプルを対応する合成マイノリティ標本にマッピングするために,新たな正規化損失を用いたジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づくモデルを提案する。 提案手法は, 再加重法やオーバーサンプリング法と比較して, 平均精度を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.864819846886142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When presented with a binary classification problem where the data exhibits severe class imbalance, most standard predictive methods may fail to accurately model the minority class. We present a model based on Generative Adversarial Networks which uses additional regularization losses to map majority samples to corresponding synthetic minority samples. This translation mechanism encourages the synthesized samples to be close to the class boundary. Furthermore, we explore a selection criterion to retain the most useful of the synthesized samples. Experimental results using several downstream classifiers on a variety of tabular class-imbalanced datasets show that the proposed method improves average precision when compared to alternative re-weighting and oversampling techniques.
• Abstract（参考訳）: データが厳密なクラス不均衡を示す二項分類問題を示すと、ほとんどの標準的な予測手法はマイノリティクラスを正確にモデル化することができない。 本稿では,多数のサンプルを対応する合成マイノリティ標本にマッピングするために,新たな正規化損失を用いたジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づくモデルを提案する。 この翻訳機構は、合成されたサンプルがクラス境界に近いように促す。 さらに, 合成試料の最も有用性を維持するために, 選択基準を検討する。 様々な表型クラス不均衡データセットの下流分類器を用いた実験結果から, 提案手法は, 代替的な再重み付けやオーバーサンプリング手法と比較して平均精度を向上することが示された。

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