大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用39-深度学习模型训练过程中数据均衡策略SMOTE的详细介绍，以及SMOTE的算法原理与实现，本文介绍了一种用于处理分类数据不平衡问题的过采样方法——SMOTE算法。SMOTE算法通过在少数类的样本之间插值来创建新的样本，从而增加少数类的样本数量，达到类别平衡的目的。其主要运用领域包括医疗诊断、欺诈检测、异常检测、文本分类、图像识别和市场营销等。相较于传统过采样方法，SMOTE算法能更好地避免过拟合问题，并通过在少数类的现有样本之间插值来创建新的样本，有助于模型学习更好地泛化到未见过的数据。