回帰問題,分類問題,それぞれに対し推定値の不均衡を解消するための手法を提案した.1つ目は時系列データを説明変数とする回帰問題のためのデータバランシング手法である.この手法ではデータセットから抽出した2つのサンプルから,内挿的に時系列データを生成することで新たなサンプルを生成する.性能評価では平均絶対誤差の増加を抑えつつ少数データに対する推定精度を向上させることが可能であることを確認した.2つ目の手法は,条件付き敵対的生成ネットワークを用いた,分類問題のためのデータバランシング手法である.性能評価ではオープンデータセットを用いて評価を行い均衡の取れた推定器の訓練が可能となることを確認した.
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