【摘 要】
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在现实网络环境中,数据分布不均衡是普遍现象,也是研究的热点问题。利用传统机器学习算法解决该问题的研究成果较多,综述性研究也较丰富。但当前从深度学习的角度探讨数据不均衡问题已成为新趋势。对此,综述了基于深度学习方法的研究成果。通过对数据不均衡问题进行深入分析,从数据预处理、分类器设计及改进两大方面梳理相关技术路线,包括传统采样方法与深度学习相结合、利用深度学习网络模型合成数据、代价敏感学习、设计端到端模型的方法,最后针对现有研究提出开放性问题。
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体资助项目(61521003)。
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在现实网络环境中,数据分布不均衡是普遍现象,也是研究的热点问题。利用传统机器学习算法解决该问题的研究成果较多,综述性研究也较丰富。但当前从深度学习的角度探讨数据不均衡问题已成为新趋势。对此,综述了基于深度学习方法的研究成果。通过对数据不均衡问题进行深入分析,从数据预处理、分类器设计及改进两大方面梳理相关技术路线,包括传统采样方法与深度学习相结合、利用深度学习网络模型合成数据、代价敏感学习、设计端到端模型的方法,最后针对现有研究提出开放性问题。
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