Как известно, если в наборе данных для обучения классификатора разные классы представлены в разном объёме, это может привести к ухудшению качества результата.
Одним из методов борьбы с дисбалансом классов является оверсемплинг, т.е. демонстрация классификатору в процессе обучения редких классов с повышенной частотой.
В исследовании 2017 года авторы утверждают, что из всех испробованных ими методов овесемплинг показал лучший результат и не приводил к переобучению классификаторов на основе свёрточных нейронных сетей.
Класс Читать полностью »