一种基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法

摘要

本发明公开了一种基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法，针对不平衡数据集中的少类样本构建包含生成器和判别器的WGAN模型。生成器生成数据，再利用判别器对生成的新数据和原始数据进行判断，进而将判别结果以代价的形式反馈给生成器，使生成器生成与原始数据更相近的新数据。在WGAN模型训练过程中，生成器和判别器交替训练，每一轮以判别器的代价函数收敛作为生成器和判别器训练平衡的纳什均衡点，指导生成器和判别器的训练更替。本发明提出的基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法，可以通过生成大量少类样本，与原始样本融合，实现数据集的平衡，当基于浅层机器学习算法对数据分类时，实现对原始少类数据的高效正确检测。