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标签:合成数据增强×
6月25日
10:42
10:42arXiv cs.LG@Zhengchi Ma, Pengfei Lyu, Anru R. Zhang
该论文建立了一个理论框架,分析合成数据增强对基于分数的分类指标(AUROC、AUPRC、最佳阈值平衡准确率、最佳阈值F1分数)的影响。将增强效应分解为类权重变化和合成数据与真实分布之间的偏差。在模型设定正确时,增强无法提供总体改进,仅可能减少有限样本方差,但会因合成分布误差引入额外偏差。在模型错误指定时,增强可通过改变有效类平衡来纠正原始不平衡目标下的排序错误。仿真结果表明,设定正确时收益有限,错误指定时存在非单调改善。
论文合成数据增强类别不平衡AUROCAUPRC理论分析

推荐理由:这篇论文把合成数据增强对不平衡分类的效果掰开了讲:模型对的时候加数据没提升,模型错的时候加数据有救但别指望线性增益。
原文
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