如何处理人工神经网络中的数据不平衡问题？

来源：年旅网

在人工神经网络中，数据不平衡问题是指不同类别的样本数量差异较大，这可能会导致模型对样本数量较多的类别学习得更好，而对样本数量较少的类别学习得不足。为了处理数据不平衡问题，可以采取以下方法：

重新采样：通过欠采样和过采样来平衡样本数量。欠采样是指删除样本数量较多的类别的一些样本，过采样是指复制样本数量较少的类别的一些样本，或者通过合成新的样本来增加样本数量。

类别加权：在训练模型时，可以为不同类别的样本赋予不同的权重，使得模型在更新参数时更关注样本数量较少的类别。

使用不平衡问题专用的算法：一些算法，如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling Approach），专门用于处理数据不平衡问题，可以尝试使用这些算法来改善模型性能。

引入代价敏感学习：代价敏感学习是指在损失函数中引入代价因子，使得模型对样本数量较少的类别的分类错误付出更大的代价，从而更加关注这些类别。

综合以上方法，可以根据具体情况选择合适的方式来处理数据不平衡问题，以提高人工神经网络模型的性能和泛化能力。

举例来说，假设在金融欺诈检测中，正常交易样本数量远远大于欺诈交易样本数量，可以采用过采样或者类别加权的方式来处理数据不平衡问题，从而提高欺诈交易检测的准确率和召回率。