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训练集样本不平衡问题对深度学习的影响
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发布时间:2023-04-04

本文共 639 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

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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