深層不均衡回帰

深層学習フレームワークにおける回帰問題の扱いにおいて、データ分布が極端に不均衡な状況を「深層不均衡回帰」と呼びます。この手法の目的は、最適化アルゴリズムやモデル構造を用いて少数クラスのサンプルの予測精度を向上させ、異なるデータ密度領域での汎化性能を確保することです。この技術は金融リスク評価、医療診断、環境監視などの分野で重要な応用価値を持ち、稀だが重要なイベントのより正確な識別と予測を可能にします。