Classification of Imbalanced Data Using Deep Learning with Adding Noise

This paper proposes a method to treat the classification of imbalanced data by adding noise to the feature space of convolutional neural network (CNN) without changing a data set (ratio of majority and minority data). Besides, a hybrid loss function of crossentropy and KL divergence is proposed. The...

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Veröffentlicht in:Journal of sensors 2021, Vol.2021 (1)
Hauptverfasser: Fan, Wan-Wei, Lee, Ching-Hung
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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