Jun, 2022

基于 GAN 的数据增强解决类别不平衡问题

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TL;DR在信用卡欺诈检测中，机器学习被广泛运用，但因为样本集类别分布存在不平衡，这可能导致模型预测全部为多数类别而无法推广到真实情况。因此，我们使用生成对抗网络来生成一些少数类别虚拟数据，以缓解类别分布不平衡问题，从而更有效地学习数据。
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发现论文，激发创造
  • 利用生成对抗网络进行数据增强

    本文提出了使用生成对抗网络（GAN）生成机器学习任务的人工训练数据，以解决样本不平衡问题与个人隐私数据问题，在多个基准数据集上测试表明，使用 GAN 生成的训练数据进行决策树分类器训练可以取得与使用原始数据集训练 DT 相同或更好的准确性和召回率.

    Apr, 2019

  • BAGAN: 平衡 GAN 的数据增强

    本文提出了一种利用平衡生成对抗网络（BAGAN）进行数据增强的方法，通过包含绝大部分类别的图片，生成模型学习到大多数类别的有用特征，并利用类别条件来驱动生成过程。在不平衡的数据集中，本方法生成的图像质量更优。

    Mar, 2018

  • 利用 GANs 进行欺诈检测：使用合成交易数据进行模型训练

    使用生成对抗网络（GANs）算法设计和实现了一个基于深度学习技术的伪造人脸验证代码和欺诈检测系统，以增强交易过程的安全性。

    Feb, 2024

  • 通过联合生成和分类缓解数据集不平衡

    本研究通过组合神经网络分类器和生成对抗网络技术提出了一种联合数据集修复策略，用于解决数据集不平衡所导致的性能下降和数据偏差问题，实验证明这种方法可以提高分类器和生成对抗网络的鲁棒性。

    Aug, 2020

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    本论文提出了一种将生成对抗网络（GAN）用于数据增强的方法，以解决标签分布不均衡导致的图像分类困难，特别是在情感分类中，实验结果表明，使用 GAN 进行数据增强，可以使分类准确率提高 5％〜10％。

    Nov, 2017

  • 基于 GAN 的胸部 X 光分类数据增强

    本文探讨了在医疗领域电脑视觉技术中普遍存在的数据样本数量不足和分类失衡的问题，并通过使用生成对抗网络技术来增强数据集以改善网络性能，结果表明这种方法适用于低数据的情况，是值得进一步研究的领域。

    Jul, 2021

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • 半监督学习与 GAN 在不平衡数据集中的伪造检测

    本研究使用自动编码器和半监督学习与 GAN 算法的组合（SGAN），并将其作为分类器，仅使用 100 个标记样本即可将精度提高达 91％，以检测虚假账户，适用于社交媒体的大规模数据。

    Dec, 2022

  • 生成对抗网络用于数据增强

    使用生成对抗网络 (GANs) 来扩充医疗领域中用于训练人工智能模型的可用数据集是可行的，然而仍需在医学影像使用 GANs 方面进行更进一步的研究以确保生成的影像质量高并适用于临床环境。

    Jun, 2023

  • 使用 GAN 生成人造人口数据进行信用卡欺诈检测

    本研究使用深度学习生成对抗网络（GAN）DGGAN 生成复杂的人口统计学数据，以提高合成数据的特征复杂性，从而改善卡片欺诈检测表现。

    Jun, 2023