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类别不平衡数据对卷积神经网络（CNN）性能的影响分析

在进行人脸识别测试时，类别不平衡问题是一个常见但具有挑战性的问题。为了深入了解这一问题，我选择使用CIFAR-10数据集进行实验分析。CIFAR-10包含10类物体，共计5000张训练图片和1000张测试图片，适合用于类别不平衡实验。

实验网络采用浅层的CNN结构，主要包含3个卷积层和10个输出结点。这种设计选择是为了确保训练速度较快，适合多次实验验证。

通过对原始数据集进行类别不平衡处理，我设计了不同分布的训练数据集。每份训练数据集包含10类图片，比例不同以达到不同的不平衡程度。

实验结果显示，在类别平衡的情况下（Dist.1），模型表现最佳，准确率达到73.8%。随着类别不平衡程度的增加（如Dist.5和Dist.9），模型性能显著下降，甚至完全训练失败。对于某些不平衡分布（如Dist.10和Dist.11），模型对特定类别（交通工具类）的识别准确率显著提高。

为了验证过采样方法的有效性，我对不平衡数据集进行了过采样处理。通过对样本进行扩充，使各类样本数量平衡后，模型性能与平衡数据集相当，准确率达到71.3%。与原始不平衡数据集相比，过采样后的准确率提升显著，证明了过采样是一种有效的解决方案。

总结实验结果，CNN对类别不平衡问题非常敏感。平衡的训练数据集能够带来最佳性能，而不平衡的数据集会显著降低模型效果。通过过采样等数据处理方法，可以有效提升模型性能。这些发现为我实际项目的数据处理提供了重要参考。

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