【摘 要】
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类别不平衡问题一直是机器学习领域研究的难点和热点。在真实世界中,图像数据的非平衡问题广泛存在,例如在医疗领域的疾病诊断中,罕见病的医学影像是少数类,而健康的医学影像是多数类;在安防领域的目标检测中,危险品数量往往是少数类,其余物品数量是多数类。在这种情况下,传统的分类模型容易出现偏差,即将样本数较多的类别判断为正确结果的概率更高。然而,在这些问题中,正确识别少数类样本具有更重要的应用价值。近年来,
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类别不平衡问题一直是机器学习领域研究的难点和热点。在真实世界中,图像数据的非平衡问题广泛存在,例如在医疗领域的疾病诊断中,罕见病的医学影像是少数类,而健康的医学影像是多数类;在安防领域的目标检测中,危险品数量往往是少数类,其余物品数量是多数类。在这种情况下,传统的分类模型容易出现偏差,即将样本数较多的类别判断为正确结果的概率更高。然而,在这些问题中,正确识别少数类样本具有更重要的应用价值。近年来,强化学习已成为机器学习领域中备受关注的新兴研究方向,它为处理不平衡图像的分类问题提供了一个新的方法论。本文基于深度强化学习DQN方法构建不平衡分类模型,并依据相关研究理论进行了如下工作:首先,对深度强化学习不平衡分类算法进行改进,提出了融合自注意力机制的深度强化学习算法（DQN+attention）,研究了通道域注意力机制Se Net、ECANet、空间域注意力机制SANet以及混合域注意力机制CBAM与深度强化学习模型（DQN）结合对模型分类性能的影响。其次,为提升融合自注意力强化学习模型的泛化能力,提出了融合集成学习思想的特征增强深度强化学习算法（Dm QNimb+SENET+SANET）,并改进了算法的奖励函数。本文使用召回率（Recall）、F1值（F1＿score）,几何平均值（G-Mean）、平衡准确率（Balanced-Accuracy）作为评价指标,在公开数据集cifar-10、animal-10、cifar-100上与DQN不平衡分类模型、Resnet-50、Resnet-50＿RUS、Resnet-50＿ROS、Resnet-50＿FL进行了多种不平衡率图像分类的对比实验,研究结果表明,加入不同类型的注意力机制均能有效提升模型对于少数类别的识别能力。同时,Dm QN+SENET+SANET算法在处理类别不平衡分类任务上相较对比模型具有一定的优势。
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