【摘 要】
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类别不平衡数据分类问题是机器学习领域中的常见问题。为了缓解类别不平衡问题带来的负面影响,一种常用的方法是对不平衡数据集中的少数类样本进行有效扩充。目前已有多种经典的上采样方法应用于少数类样本的扩充过程,但这些方法主要针对低维数据,面对图像等高维结构类数据则收效甚微。生成对抗网络（Generative Adversarial Nets,GANs）是一种基于纳什均衡理论的新型深度神经网络。GANs由生
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类别不平衡数据分类问题是机器学习领域中的常见问题。为了缓解类别不平衡问题带来的负面影响,一种常用的方法是对不平衡数据集中的少数类样本进行有效扩充。目前已有多种经典的上采样方法应用于少数类样本的扩充过程,但这些方法主要针对低维数据,面对图像等高维结构类数据则收效甚微。生成对抗网络（Generative Adversarial Nets,GANs）是一种基于纳什均衡理论的新型深度神经网络。GANs由生成器和判别器两部分组成,其中生成器的作用是对先验噪声分布进行随机采样,通过网络的强大拟合能力生成与原数据相似的人工样本;判别器的作用是对真实数据和人工样本进行真假性分类,并将分类误差通过反向传播算法指导生成器的生成过程。GANs通过生成器和判别器的博弈训练,能够有效提取真实数据的深度信息并进行拟合,生成与原数据十分相似的人工样本,并可以用于图像扩充及分类过程。然而GANs存在着一个缺点:GANs在训练过程中会出现模式崩溃现象,即GAN生成的结果往往集中在某类或者某几类,生成结果的多样性较低,生成质量不高。本文从不平衡图像数据扩充需求出发,针对生成对抗网络存在的问题,提出了一种基于局部切空间的生成对抗网络（Local Tangent Generative Adversarial Network,LT-GAN）算法,用于图像数据尤其是不平衡图像数据的扩充过程。本文的主要贡献如下:1、使用自编码器网络获得原始图像数据的本质流形空间,减少了原始图像数据的噪声特征和冗余特征。2、提出基于局部切空间的生成器,在数据流形空间基础上,引入标签信息,通过切向量对数据进行局部特征采样,生成新样本。3、提出双功能判别器,适用于不平衡图像数据的分类过程,用以指导生成器对特定类别样本的生成过程。本文对提出的LT-GAN算法进行了详细的理论分析,并与现有的不平衡学习算法和生成对抗网络方法,在7个图像数据集上进行了对比实验,包括消融实验、图像生成实验以及将算法应用于不平衡图像数据的扩充实验。实验结果表明本文提出的方法具有一定的鲁棒性,避免了模式崩溃现象的出现,生成结果具有一定的多样性,并能对不平衡的图像数据进行有效扩充。
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