不平衡数据、表示学习和 SEP 预测的调查
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。深度学习方法在回归、分类和预测等各种数据驱动任务中取得了显著进展，但其进步往往建立在对训练数据集相对平衡的不切实际的假设上。然而，与现实世界中数据经常不平衡的情况不符，这削弱了这些模型在实际应用中的效果。本调查报告介绍了一些深度学习研究，摒弃了平衡数据的假设，并采用表征学习等策略来更好地逼近现实世界中的数据不平衡问题。我们还强调了在 SEP 预测中解决数据不平衡问题对成功至关重要。
本文介绍了深度学习研究中摒弃平衡数据假设的策略，采用表征学习等方法逼近现实世界中的数据不平衡问题。同时，文章指出在 SEP 预测中解决数据不平衡问题对成功至关重要。
