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Data Anonymization Using Imbalanced Data for Deep Learning with Uppersampling and Undersampling

机译：使用Uppers采样和欠采样的深度学习的数据匿名化匿名化

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Ayahiko Niimi;
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年度 2019
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1. The Proposal of Undersampling Method for Learning from Imbalanced Datasets [J] . Ma?gorzata Bach, Aleksandra Werner, Mateusz Palt Procedia Computer Science . 2019,第11期

机译：关于从不平衡数据集中学习的欠采样方法的建议
2. Adaptive Ensemble Undersampling-Boost: A novel learning framework for imbalanced data [J] . Lü Wei, Li Zhe, Chu Jinghui The Journal of Systems and Software . 2017,第octa期

机译：自适应整体欠采样-增强：一种用于不平衡数据的新颖学习框架
3. Addressing data complexity for imbalanced data sets: analysis of SMOTE-based oversampling and evolutionary undersampling [J] . Julián Luengo, Alberto Fernández, Salvador García, Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications . 2011,第10期

机译：解决不平衡数据集的数据复杂性：基于SMOTE的过采样和进化欠采样的分析
4. Hybrid of Intelligent Minority Oversampling and PSO-Based Intelligent Majority Undersampling for Learning from Imbalanced Datasets [C] . Seba Susan, Amitesh Kumar International Conference on Intelligent Systems Design and Applications . 2020

机译：智能少数群体过采样和基于PSO的智能大多数缺乏采样的混合，用于从不平衡数据集学习
5. Deep Learning Based Imbalanced Data Classification and Information Retrieval for Multimedia Big Data [D] . Yan, Yilin. 2018

机译：基于深度学习的多媒体大数据不平衡数据分类与信息检索
6. The Use of Hellinger Distance Undersampling Model to Improve the Classification of Disease Class in Imbalanced Medical Datasets [O] . Zina Z. R. Al-Shamaa, Sefer Kurnaz, Adil Deniz Duru, 2020

机译：Hellinger距离荧光模型的使用改善了不平衡医疗数据集的疾病类分类
7. Spatio-Temporal Deep Learning-Based Undersampling Artefact Reduction for 2D Radial Cine MRI With Limited Training Data [O] . Andreas Kofler, Marc Dewey, Tobias Schaeffter, 2020

机译：基于时空深度学习的欠采样伪造艺术品减少2D径向CINE MRI，具有有限的培训数据

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