Régression profonde déséquilibrée

La régression profonde déséquilibrée fait référence à la situation où l'on traite des problèmes de régression dans un cadre d'apprentissage profond lorsque la distribution des données est extrêmement déséquilibrée. Son objectif est d'améliorer la précision des prédictions pour les échantillons de la classe minoritaire et de s'assurer que le modèle peut généraliser efficacement dans différentes régions de densité de données grâce à des algorithmes d'optimisation et des structures de modèles. Cette technique a une valeur d'application significative dans des domaines tels que l'évaluation des risques financiers, le diagnostic médical et la surveillance environnementale, permettant une identification et une prédiction plus précises des événements rares mais critiques.