DL、ML筆記(17):Deep One-Class Classification



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在現實生活中,有越來越多正負樣本不均的情況,像是瑕疵檢測、癌症預測等,這些狀況可能會是幾萬筆資料中只有幾筆資料的懸殊比例,使用目前常見的CNN Classifier會難以檢測,正負樣本過度懸殊會使分類器學習資料量多的類別來達到較高的準確率,資料量少的類別幾乎無法被檢測出。

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