本文提出了量子SMOTE方法，通过使用量子计算技术解决机器学习数据集中的类别不平衡问题。该方法利用量子过程生成合成数据点，使得少数类数据点能够产生合成实例。算法引入了旋转角度、少数类比例和分割因子等超参数，使合成数据生成过程具备更大的控制性和定制化。在TelecomChurn数据集上与随机森林和逻辑回归进行比较评估，验证了该方法在不同比例的合成数据下的影响。

本论文介绍了一种解决图中不平衡分类问题的高效方法，通过考虑图异质性。研究发现，少数类别不仅样本稀缺，而且同质性低，导致错误信息传播。提出了一种名为Fast Im-GBK的方法，将不平衡分类策略与意识到异质性的图神经网络相结合，解决类别不平衡问题，并减少训练时间。实验证明该模型在节点分类任务中具有更好的性能和效率。

本研究提出了神经网络设计选择，对白内障手术进行了研究，并在三个语义分割任务中取得了强大的性能表现。通过处理类别不平衡问题，提出了一种在考虑不平衡成分时实现高性能的方法。代码和训练好的模型可在链接中找到。

本研究提出了神经网络设计选择，对白内障手术进行了研究，并在三个语义分割任务中取得了强大的性能表现。通过处理类别不平衡问题，实现了在最稀有的工具类上的显着性能提高。代码和训练好的模型可在链接中找到。

本文介绍了MFM元学习框架，通过调整特征和分类网络参数，优化调制参数，解决了类别不平衡问题。在视觉数据集上取得了卓越成果。