論文の概要: Deep Learning Meets Oversampling: A Learning Framework to Handle Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06878v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 13:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:09.106496
• Title: Deep Learning Meets Oversampling: A Learning Framework to Handle Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: Deep Learning Meets Oversampling: 不均衡な分類を扱うための学習フレームワーク
• Authors: Sukumar Kishanthan, Asela Hevapathige,
• Abstract要約: データ駆動型で合成データインスタンスを生成できる新しい学習フレームワークを提案する。 提案手法は, オーバーサンプリング過程を離散決定基準の構成として定式化する。 不均衡な分類タスクの実験は、最先端のアルゴリズムよりも我々のフレームワークの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Despite extensive research spanning several decades, class imbalance is still considered a profound difficulty for both machine learning and deep learning models. While data oversampling is the foremost technique to address this issue, traditional sampling techniques are often decoupled from the training phase of the predictive model, resulting in suboptimal representations. To address this, we propose a novel learning framework that can generate synthetic data instances in a data-driven manner. The proposed framework formulates the oversampling process as a composition of discrete decision criteria, thereby enhancing the representation power of the model's learning process. Extensive experiments on the imbalanced classification task demonstrate the superiority of our framework over state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 数十年にわたる広範な研究にもかかわらず、クラス不均衡は、マシンラーニングモデルとディープラーニングモデルの両方にとって深刻な困難であるとみなされている。 データオーバーサンプリングはこの問題に対処する最前線の手法であるが、従来のサンプリング技術は予測モデルのトレーニングフェーズから切り離され、結果として準最適表現となることが多い。 そこで本研究では,データ駆動型で合成データインスタンスを生成可能な新しい学習フレームワークを提案する。 提案フレームワークは, オーバーサンプリング過程を離散決定基準の構成として定式化し, モデルの学習過程の表現力を向上する。 不均衡な分類タスクに関する大規模な実験は、最先端のアルゴリズムよりも我々のフレームワークが優れていることを示す。

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