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从 SMOTE 到 Mixup 的深度不平衡分类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过增强传统的SMOTE方法并与Mixup结合，提出了一种统一的深度学习数据增强框架。实验结果表明该方法在深度不平衡分类任务上具有最先进的性能，并且在极度不平衡数据上也达到了优异的效果。
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关键要点
- 提出了一种统一的深度学习数据增强框架
- 该框架通过增强传统的SMOTE方法并与Mixup结合
- 实验结果显示该方法在深度不平衡分类任务上具有最先进的性能
- 在极度不平衡数据上也达到了优异的效果
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