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摘要
代价敏感(cost-sensitive)学习方法能够有效缓解分类任务中的数据不平衡问题,已经被成功应用于各种传统机器学习技术中。随着深度学习技术的不断发展,代价敏感方法重新成为了研究热点。将深度学习与代价敏感方法相结合,不仅能够突破传统机器学习技术的限制,同时能够提高模型对数据的敏感性和分类的准确性,尤其是当数据中存在一定的不平衡性时。然而,如何有效地将两者进行结合成为了研究的重点和难点。研究学者从网络结构、损失函数和训练方法等多方面入手,不断提高深度学习结合代价敏感方法模型的性能。文中针对深度学习与代价敏感方法相结合的发展历程进行详细阐述,对几种具有创新性的模型进行了分析,并对比了模型的分类性能,最后对深度学习与代价敏感方法相结合的发展趋势进行了探讨。
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