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不平衡数据是否会摧毁神经网络?

Can imbalanced data severely hurt a neural network?

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题,常见于澳洲IT公司面试中。

难度: medium

分类: Deep Learning

标签: Imbalanced Data, Resampling, Oversampling

参考答案摘要

答案 数据不平衡:一个类的样本多余另外的样本,那么神经网络可能就无法学会如何区分这些类。在这个实验中,我们探讨这一情况是否存在。同时我们还探讨了过采样是否可以减轻问题带来的影响,这是一种流行的补救措施,该措施使用少数类中抽样替换的样本。研究结果表明,类的不平衡无疑地降低了分类的正确率。重采样法可以显著提高性能。重采样法对提高分类正确率有显著的影响,这可能有点让人惊讶了,因为它并没有将分类器暴露示少...

答题技巧

技术面试题建议先理清思路再作答,从基础概念讲起,逐步深入。可以结合实际项目经验解释技术原理,展示你的理解深度和实践能力。

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不平衡数据是否会摧毁神经网络?

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