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1.?? 引言
在分类任务中，数据不平衡是最为常见的问题之一.数据不平衡又称类不平衡，其中数据量较充裕的为多数类，反之为少数类.在不同场景下，多数类与少数类数量差别小到几个百分点，多到几个数量级，后者称为严重不平衡.如今，基于深度学习的分类器已经被运用到不同类别图像、音频、文字的识别工作中，并取得显著成果.但面对严重不平衡数据集时，如果训练数据不做任何预处理，模型可能在多数类数据识别中取得不错成绩，但在少数类数据验证中差强人意.当任务重心放在少数类识别上时，模型识别效果便亟待提升.类不平衡问题几乎分布在所有数据领域，如金融、医疗、生物等.
在模型训练过程中，多数类数据特征由于类别样本出现频率高
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