Tiefe unbalancierte Regression

Tiefes unbalanciertes Regressionsmodell bezieht sich auf die Situation, bei der Regressionprobleme unter einem tiefen Lernrahmen behandelt werden, wenn die Datenverteilung extrem unbalanciert ist. Das Ziel besteht darin, die Vorhersagegenauigkeit für Minderheitsklassen-Stichproben zu verbessern und sicherzustellen, dass das Modell effektiv in verschiedenen Daten-Dichtegebieten verallgemeinert wird, indem man Optimierungsalgorithmen und Modellstrukturen anwendet. Diese Technik hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie der Finanzrisikoabschätzung, medizinischer Diagnostik und Umweltüberwachung, da sie eine genauere Identifizierung und Vorhersage seltener, aber kritischer Ereignisse ermöglicht.