A cost-sensitive attention temporal convolutional network based on adaptive top-k differential evolution for imbalanced time-series classification
Imbalanced time-series classification (ITSC) is ubiquitous in many real-world applications. In this study, a novel cost-sensitive deep learning framework, namely ACS-ATCN, is proposed for ITSC. With the framework of ACS-ATCN, first, weighted class costs are optimized jointly with the hyperparameters...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zhang, Xiaocai, Peng, Hui, Zhang, Jianjia, Wang, Yang |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Biological Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164678 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Imbalanced text classification: A term weighting approach
بواسطة: Liu, Y., وآخرون
منشور في: (2014) -
Imbalanced graph classification with multi-scale oversampling graph neural networks
بواسطة: MA, Rongrong, وآخرون
منشور في: (2024) -
On strategies for imbalanced text classification using SVM: A comparative study
بواسطة: SUN, Aixin, وآخرون
منشور في: (2009) -
Automated identification of high impact bug reports leveraging imbalanced learning strategies
بواسطة: YANG, Xinli, وآخرون
منشور في: (2016) -
DML-PL: deep metric learning based pseudo-labeling framework for class imbalanced semi-supervised learning
بواسطة: Yan, Mi, وآخرون
منشور في: (2023)