摘要：
本文提出了一种名为 DenseWeight 的不平衡回归数据集的样本加权方法，并在此基础上提出了一种名为 DenseLoss 的不平衡回归的成本敏感学习神经网络。DenseLoss 使用 KDE 近似训练目标值的密度函数，将所得密度函数构成计算 DenseWeight 权重函数的基础，接着 DenseLoss 根据 DenseWeight 为训练集中的每个数据点分配一个权重，增加稀有数据点对损失和梯度的影响。本文引入了一个单一的、易于解释的超参数，允许将模型的焦点转移到目标变量分布的稀有区域。使用合成数据分析了 DenseLoss 对常见和稀有数据点性能的影响，并将 DenseLoss 与不平衡回归方法 SMOGN 进行了比较，发现本文的方法通常提供更好的性能。结合将 DenseLoss 应用于严重不平衡的降尺度降水的现实世界问题，表明它能够在实践中显着提高模型性能。 阅读全文