摘要：
为了实现既能处理原始图像，又能保留原始图像的属性，并且能够生成既具有高视觉质量又能丰富深度模型判别能力的图像。本文在 SMOTE 方法的基础上提出了一种新的深度学习模型过采样算法 DeepSMOTE，由三个主要部分组成：Encoder/Decoder、SMOTE、用惩罚项增强的 loss 函数。该方法允许在深度学习模型中嵌入有效的人工实例，以实现简化的端到端过程，和 GAN 方法不同在于 DeepSMOTE 在训练中不需要鉴别器。将 DeepSMOTE 与多种现有的算法进行比较，使用五种流行的图像基准和三种专用的评价指标证明 DeepSMOTE 的性能更优。DeepSMOTE 生成的高质量人工图像既适合视觉检查，又具有丰富的信息，可以有效地平衡类别并减轻不平衡分布的影响。 阅读全文