基于生成对抗网络的不平衡分类数据扩充问题研究

作者：戚德雄; 王强

来源：电脑编程技巧与维护, 2019, (08): 77-79.

DOI：10.16184/j.cnki.comprg.2019.08.027

• 生成对抗网络
• 不平衡分类
• 数据扩充

不平衡分类问题的本质就是在数据层上出现了某一样或者某几类样本数量远大于其他类样本数量。针对该问题,基于对抗神经网络生成模型解决了数据层上的训练数据倾斜问题,并结合CART算法提出了GAN-CART算法。