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摘要
不均衡数据的学习和分类问题是近年研究的热点问题之一，目前主流的研
究方法可以分为数据层面和算法层面。数据层面主要包括数据采样方法和数据
增强方法，即通过生成一些新的样本或删除一些已有的样本来平衡数据集中不
同类别样本的数量，但该类方法无法保证新生成样本的质量且删除的样本中可
能包含关键信息。算法层面主要着力于学习具有可分辨性的特征，主要包括网
络架构、训练策略及损失函数的设计，但该类方法容易导致过拟合问题。不均
衡数据学习和分类的主要应用包括伪造信用卡的识别、垃圾邮件的检测、罕见
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