論文の概要: Rebalancing with Calibrated Sub-classes (RCS): An Enhanced Approach for Robust Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13656v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 00:06:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.73131
• Title: Rebalancing with Calibrated Sub-classes (RCS): An Enhanced Approach for Robust Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: キャリブレーションサブクラス(RCS)によるリバランシング : ロバスト不均衡分類の高度化
• Authors: Priyobrata Mondal, Faizanuddin Ansari, Swagatam Das,
• Abstract要約: 本稿では,キャリブレートサブクラス(RCS: Calibrated Sub-classes)を用いた分散校正手法を提案する。 エンコーダ・デコーダネットワークは、不均衡なデータの構造を保ち、絡み合いを防止するために訓練される。 本手法は,周辺地域のデータポイントの分布を利用してパラメータを校正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.993547305381327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The class imbalance problem refers to the insufficiency of data in certain classes, which causes a classifier to be biased toward the majority class. Distribution calibration is a technique that seeks to estimate a more accurate class distribution based on an observed or estimated one. To address this issue, we propose a distribution calibration-based method-Rebalancing with Calibrated Sub-classes (RCS): An Enhanced Approach for Robust Imbalanced Classification, which estimates the distribution parameters of the minority classes using weighted parameters derived from a mixture of Gaussian components from both the majority and intermediate classes. An encoder-decoder network is trained to preserve the structure of the imbalanced data and prevent disentanglement. After training, feature vectors extracted from the encoder are used to generate synthetic samples through our distribution calibration strategy. This approach effectively mitigates the overgeneralization problem that arises when only the distribution of the majority class is used to approximate the minority class statistics. Instead, our method calibrates the parameters by leveraging the distribution of data points in neighboring regions. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves superior classification performance compared to several baseline and state-of-the-art techniques across a diverse range of image, text, and tabular datasets.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡問題(クラス不均衡問題)は、あるクラスにおけるデータの不十分さを指し、それによって分類器が多数派に偏りを生じさせる。 分布キャリブレーション(英: Distribution calibration)とは、より正確なクラス分布を観測または推定値に基づいて推定する手法である。 そこで本研究では,分散キャリブレーションに基づくメソッド・リバランシングとキャリブレーション・サブクラス(RCS:Rebalancing with Calibrated Sub-classes)を提案する: 多数クラスと中間クラスの両方からガウス成分を混合した重み付きパラメータを用いて,少数クラスの分布パラメータを推定するロバスト不均衡分類の強化手法を提案する。 エンコーダ・デコーダネットワークは、不均衡なデータの構造を保ち、絡み合いを防止するために訓練される。 訓練後, エンコーダから抽出した特徴ベクトルを用いて, 分布校正戦略を用いて合成サンプルを生成する。 このアプローチは、少数民族統計を近似するために多数民族の分布のみを用いる場合に生じる過一般化問題を効果的に緩和する。 そこで本手法では,周辺地域のデータポイントの分布を利用してパラメータを校正する。 実験結果から,提案手法は,多様な画像,テキスト,表形式のデータセットにまたがるいくつかのベースライン技術や最先端技術と比較して,優れた分類性能が得られることが示された。

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