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Y公司IT硬件研发项目进度管理研究
【出 处】
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西南交通大学
【发表日期】
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2021年01期
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非平衡问题普遍存在于各个应用领域,比如医学诊断、文本分类、故障监测等。传统的分类方法未考虑到数据的不平衡性,会导致非平衡数据的分类效果不理想。当前大数据背景下,深度学习作为机器学习的一个新的研究方向,在数据挖掘等领域取得了显著成果。其中的代表算法卷积神经网络具有表征学习的能力,是一种高效的数据挖掘工具。面对非平衡问题,应用卷积神经网络进行分类任务时,其训练过程若受到非平衡因素的不利影响,会降低少数
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