虚拟样本生成技术研究

• 作者: 于旭 杨静 谢志强
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 虚拟样本 先验知识 泛化能力 机器学习 小样本学习问题
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 16-19
• 分类号: TP181
• 字数: 6159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.03.004

摘要

虚拟样本生成技术主要研究如何利用待研究领域的先验知识并结合已有的训练样本构造辅助样本,扩充训练样本集,提高学习器的泛化能力.作为一种在机器学习中引入先验知识的方法,虚拟样本生成技术已经成为提高小样本学习问题泛化能力的主要手段之一,受到了国内外学者广泛研究.首先介绍了虚拟样本的概念,给出了衡量虚拟样本生成技术性能的两个指标,讨论了虚拟样本生成技术对学习器泛化能力的影响.然后根据虚拟样本生成技术的本质将其划分为3类,并针对每一类讨论了几种典型的虚拟样本生成技术,进而指出了现有虚拟样本生成技术存在的一些不足.最后进行总结并对虚拟样本生成技术的进一步发展提出了自己的看法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
2	谢志强	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	19	284	11.0	16.0
3	于旭	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	4	50	2.0	4.0