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vae_class_imbalance:您可以在此处找到与此存储库相关的博客
共6个文件
py:4个
ipynb:1个
md:1个
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2021-05-11
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目标 该存储库包含我使用变分自动编码器(VAE)解决类不平衡问题的工作。 问题 我们想要构建一个分类器,以区分数字0的图像和数字6的图像。我们有50000张0的图像和6张100的图像。 解决方案 在100张6幅图像上训练VAE,然后从该训练后的VAE生成6张图像。 使用这些额外的图像来训练分类器。 结果 与基于超采样的方法相比,基于VAE的数据增强方法可解决类别不平衡问题,准确性提高了50%。 原因 VAE能够生成更通用的图像,例如数字6的不同旋转以及不同的厚度。 因此,分类网络能够使用这些图像对测试数据集进行概括。 用 要生成其他图像6,请运行以下代码 cd vae python main.py 这将生成一个名为vae_samples.npy的数据文件,其中包含数字6的其他图像。 要在没有基于VAE的数据扩充的情况下训练模型,请运行以下代码 python mnist_train.p
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vae_class_imbalance-master.zip (6个子文件)
vae_class_imbalance-master
mnist_train.py 5KB
README.md 1KB
vae
ops.py 4KB
utils.py 313B
main.py 5KB
class-imbalance-experiments.ipynb 5KB
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蒙霄阳
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