| Borderline-mixup不平衡数据集分类方法 |
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| 引用本文： | 吴振煊,郭躬德,王晖. Borderline-mixup不平衡数据集分类方法[J]. 计算机系统应用, 2023, 32(11): 73-82 |
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| 作者姓名： | 吴振煊 郭躬德 王晖 |
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| 作者单位： | 福建师范大学 计算机与网络空间安全学院, 福州 350117;贝尔法斯特女王大学 电子电气工程和计算机科学学院, 贝尔法斯特 BT9 5BN |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61976053, 62171131); 福建省自然科学基金(2022J01398) |
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| 摘 要： | 不平衡数据集问题从20年前就已经引起人们的重视, 提出的相关解决方法层出不穷. Mixup是这几年比较流行的数据合成方法, 其相关变体比比皆是, 但是针对不平衡数据集提出的Mixup变体寥寥无几. 本文针对不平衡数据集分类问题, 提出了Mixup的变体——Borderline-mixup, 其使用支持向量机选择边界样本, 增加边界样本在采样器中被采样的概率, 构建两个边界采样器, 替代了原有的随机采样器. 在14个UCI数据集以及CIFAR10长尾数据集上的实验结果表明, Borderline-mixup相比于Mixup在UCI数据集中都有提升, 最高能达到49.3%的提升, 在CIFAR10长尾数据集中, 也能达到3%–3.6%左右的提升. 显然, 我们提出的Mixup变体在不平衡数据集分类中是有效的.
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| 关 键 词： | Mixup 支持向量机 不平衡数据集 边界样本 分类 |
| 收稿时间： | 2023-04-30 |
| 修稿时间： | 2023-05-29 |
Borderline-mixup Imbalanced Data Sets Classification Method |
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| WU Zhen-Xuan,GUO Gong-De,WANG Hui. Borderline-mixup Imbalanced Data Sets Classification Method[J]. Computer Systems& Applications, 2023, 32(11): 73-82 |
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| Authors: | WU Zhen-Xuan GUO Gong-De WANG Hui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Mixup support vector machine (SVM) imbalanced data sets boundary samples classification |
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