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基于梯度懲罰生成對抗網(wǎng)絡(luò)的過采樣算法

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摘要：在不平衡數(shù)據(jù)分類問題中，為了更注重學習原始樣本的概率密度分布，提出基于梯度懲罰 生成對抗網(wǎng)絡(luò)的過采樣算法（OGPG）。該算法首先引入生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）， 有效地學習原始數(shù) 據(jù)的概率分布；其次，采用梯度懲罰對判別器輸入項的梯度二范數(shù)進行約束，降低了 GAN 易出現(xiàn) 的過擬合和梯度消失，合理地生成新樣本。（剩余12130字）

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