2024-03-28T08:51:36Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/104902017-09-14T22:12:17Zcom_10803_480col_10803_387219
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problemas de dos y múltiples clases
back-propagation
desbalance de clases
redes neuronales
Análisis del error en redes neuronales: Corrección de los datos y distribuciones no balanceadas
[Castelló] :
Universitat Jaume I,
2011
Accés lliure
http://hdl.handle.net/10803/10490
cr |||||||||||
AAMMDDs2011 sp ||||fsm||||0|| 0 spa|c
9788469363447
Alejo Eleuterio, Roberto,
autor
Tesi
Doctorat
Universitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
2010
Universitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
Tesis i dissertacions electròniques
Martínez Sotoca, José,
supervisor acadèmic
TDX
El problema del desbalance de las clases aparece cuando existen muchos más elementos de una o algunas clases, que de la otra u otras clases (dos o múltiples clases). Esta desproporción en el tamaño de las diferentes clases en un mismo conjunto de datos, puede ocasionar una disminución en la efectividad del clasificación sobre las clases menos representadas. En el caso específico de las redes neuronales artificiales, el desbalance de las clases ocasiona lentitud en la convergencia de las clases minoritarias, lo que se traduce en una pobre capacidad de generalización del clasificador. En este trabajo se estudia y trata el problema del desbalance de las clases en el ámbito de las redes neuronales artificiales. Para ello se entrena la red con el algoritmo back-propagation con procesamiento por grupos desde tres enfoques distintos: (a) Incluyendo funciones de coste al proceso de entrenamiento, (b) aplicando redes neuronales modulares (descomposición del problema), y (c) reduciendo la región de solapamiento de las clases menos representadas. <br/>En síntesis, este trabajo presenta un estudio empírico comparativo de los efectos y posibles tratamientos del problema del desbalance de las clases sobre tres modelos de red neuronal artificial.
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