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基于平衡对比学习策略的长尾识别方法

西北大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 677-688页

作者：孔令权翟俊海河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室〔河北大学〕河北保定071002

长尾识别是计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。在现实世界中长尾识别具有广泛的应用,研究长尾识别具有重要意义。对于长尾分布数据来说,由于类与类之间样本量不平衡,以及占比众多的尾部类缺少足够的训练样本,使其在训练过程中很难找... 详细信息

长尾识别是计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。在现实世界中长尾识别具有广泛的应用,研究长尾识别具有重要意义。对于长尾分布数据来说,由于类与类之间样本量不平衡,以及占比众多的尾部类缺少足够的训练样本,使其在训练过程中很难找到各类间的明确界限。为解决这一问题,将元预训练和监督对比学习结合起来,提出了基于平衡对比学习策略的长尾识别方法MBCP-BB(meta balanced contrastive pre-training and batch balance)。MBCP-BB采用解耦学习方式进行模型训练:通过预训练获得具有优异特征表示能力的特征提取器,在微调阶段,固定特征提取器,重新训练分类器。该方法突出特征学习的重要性,设计了平衡对比学习策略指导特征学习过程,从而使监督对比学习技术能有效应用于长尾识别场景。进行特征学习时,首先适当减少头部类样本,并利用少样本图像生成技术为尾部类生成新样本;之后以每类的类原型作为补充样本用于训练。解耦学习训练模式下,充分挖掘了特征提取器与分类器的潜力,在增强模型特征学习能力的同时,大大简化了分类器的训练过程。在几个长尾基准数据集上进行了大量实验,并与7个代表性的算法从多个角度进行了实验比较,实验结果表明该方法优于比较的算法。

关键词：长尾识别元学习预训练监督对比学习批次平衡训练

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结合肺先验与协同深监督的肿瘤自动分割

河北大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 414-423页

作者：王兵巨梦仪杨颖张欣翟俊海河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北大学附属医院放射科河北保定071000 河北大学电子信息工程学院河北保定071002

计算机断层扫描图像中复杂肺肿瘤(CLT)的自动分割面临2个挑战:1)肿瘤与邻近组织之间的类间不区分;2)肿瘤内的类内不一致性.为了解决这2个问题,提出将肺肿瘤与肺之间关系的语义上下文先验纳入分割模型中,以便于模型学习到语义上下文特征... 详细信息

计算机断层扫描图像中复杂肺肿瘤(CLT)的自动分割面临2个挑战:1)肿瘤与邻近组织之间的类间不区分;2)肿瘤内的类内不一致性.为了解决这2个问题,提出将肺肿瘤与肺之间关系的语义上下文先验纳入分割模型中,以便于模型学习到语义上下文特征,并从宏观角度重新思考CLT的分割.利用信息熵对肺形状的解剖先验进行建模.在三分类的U-Net网络中嵌入提出的新型注意模块,从而通过特定领域的知识来指导训练过程.另外,设计了一个可以获得肿瘤边界结构图以及保持肿瘤内部特征一致性的边界增强辅助网络.在此基础上,开发了一个协同深度监督网络框架(CLT-ASegNet),该框架利用混合多尺度语义特征融合进一步提高了模型的判别能力和收敛速度.CLT-ASegNet在CLTCTI分割数据集和Lung16数据集上进行了评估.实验结果表明,所提出的CLT-ASegNet可以有效分割肺肿瘤.

关键词：注意力机制复杂肺肿瘤分割语义上下文先验协同深度监督

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代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类

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南京航空航天大学学报 2023年第2期55卷 339-346页

作者：鲁淑霞张振莲翟俊海河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向... 详细信息

针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型作为基分类器,采用带有方差减小的随机梯度下降方法(Stochastic variance reduced gradient,SVRG)对优化模型进行求解。对比实验表明,本文提出的算法不但在几何均值(G-mean)和ROC曲线下的面积(Area under ROC curve,AUC)上明显优于其他算法,而且获得了较大的平均间隔,显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。

关键词：非平衡数据惩罚AdaBoost 自适应代价敏感函数平均间隔随机梯度下降

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非对称卷积编码器的聚类算法

智能系统学报 2022年第5期17卷 900-907页

作者：杨梦茵陈俊芬翟俊海河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

基于深度神经网络的非监督学习方法通过联合优化特征表示和聚类指派,大大提升了聚类任务的性能。但大量的参数降低了运行速度,另外,深度模型提取的特征的区分能力也影响聚类性能。为此,提出一种新的聚类算法(asymmetric fully-connected... 详细信息

基于深度神经网络的非监督学习方法通过联合优化特征表示和聚类指派,大大提升了聚类任务的性能。但大量的参数降低了运行速度,另外,深度模型提取的特征的区分能力也影响聚类性能。为此,提出一种新的聚类算法(asymmetric fully-connected layers convolutional auto-encoder,AFCAE),其中卷积编码器结合非对称全连接进行无监督的特征提取,然后K-means算法对所得特征执行聚类。网络采用3×3和2×2的小卷积核,大大减少了参数个数,降低了算法复杂性。在MNIST上AFCAE获得0.960的聚类精度,比联合训练的DEC(deep embedding clustering)方法(0.840)提高了12个百分点。在6个图像数据集上实验结果表明AFCAE网络有优异的特征表示能力,能出色完成下游的聚类任务。

关键词：无监督聚类深度神经网络卷积神经网络自编码器特征学习特征表示算法复杂性

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选择性集成学习多判别器生成对抗网络

计算机科学与探索 2022年第6期16卷 1429-1438页

作者：申瑞彩翟俊海侯璎真河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

生成对抗网络(GAN)在图像生成方面具有广泛应用,但基于无监督方式与有监督方式的网络生成样本仍有较大差距。为解决生成对抗网络在无监督环境中生成样本多样性差、质量较低以及模型训练时间过长等问题,提出了具有选择性集成学习思想的... 详细信息

生成对抗网络(GAN)在图像生成方面具有广泛应用,但基于无监督方式与有监督方式的网络生成样本仍有较大差距。为解决生成对抗网络在无监督环境中生成样本多样性差、质量较低以及模型训练时间过长等问题,提出了具有选择性集成学习思想的生成对抗网络模型。将生成对抗网络中的判别网络采用集成判别系统的形式,有效减少了由单判别器判别性能不佳导致判别误差的情况;同时考虑到若集成判别网络均采用统一网络设置,则在模型训练中基判别网络将趋近于一种表现形式,为鼓励判别网络判别结果多样且避免网络陷入雷同,设置拥有不同网络结构的判别网络,并在集成判别网络中引入具有动态调整基判别网络投票权重的多数投票策略,对集成判别网络的判别结果进行投票,有效地促进了模型的收敛且较大减少了实验误差。最后将提出的模型与同方向的模型在不同数据集上使用不同评价指标进行评价,实验结果表明提出的模型无论在生成样本多样性、生成样本质量还是在模型收敛速度上均明显优于几种竞争模型。

关键词：生成对抗网络(GAN) 集成判别系统选择性集成学习多数投票策略

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基于行列式点过程的变分拉普拉斯自编码器

南京大学学报（自然科学版） 2022年第4期58卷 629-639页

作者：敦瑞静鲁淑霞张琦翟俊海河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学保定071002 河北大学数学与信息科学学院保定071002

变分自编码器(Variational Autoencoders,VAE)是一类重要的学习概率潜在变量的生成模型,然而VAE对复杂模型的表现力较差,生成的图像往往比较模糊.为了解决VAE生成图像模糊的问题,提出一种基于行列式点过程的变分拉普拉斯自编码器(Variat... 详细信息

变分自编码器(Variational Autoencoders,VAE)是一类重要的学习概率潜在变量的生成模型,然而VAE对复杂模型的表现力较差,生成的图像往往比较模糊.为了解决VAE生成图像模糊的问题,提出一种基于行列式点过程的变分拉普拉斯自编码器(Variational Laplace Autoencoders-Determinantal Point Process,VLAE-DPP)模型,将行列式点过程方法引入变分拉普拉斯自编码器模型,在原始目标函数的基础上添加一项无监督惩罚损失,以此来提高生成图像的质量.VLAE-DPP模型利用行列式点过程来捕获一个与真实数据类似的多样性,然后通过从编码器中提取特征来学习核.最后,训练解码器优化核的伪、实、特征值和特征向量之间的损失,以鼓励解码器模拟真实数据的多样性,从而生成高质量的图像.在Fashion-MNIST,SVHN,CIFAR10数据集上的实验结果表明,VLAE-DPP模型能提高生成图像的质量.

关键词：变分自编码器行列式点过程变分推断拉普拉斯近似生成模型

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基于哈希学习的投票样例选择算法

计算机应用 2022年第2期42卷 389-394页

作者：黄雅婕翟俊海周翔李艳河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室(河北大学) 河北保定071002 北京师范大学珠海校区应用数学与交叉科学研究中心广东珠海519087

随着数据的海量型增长,如何存储并利用数据成为目前学术研究和工业应用等方面的热门问题。样例选择是解决此类问题的方法之一,它在原始数据中依据既定规则选出代表性的样例,从而有效地降低后续工作的难度。基于此,提出一种基于哈希学习... 详细信息

随着数据的海量型增长,如何存储并利用数据成为目前学术研究和工业应用等方面的热门问题。样例选择是解决此类问题的方法之一,它在原始数据中依据既定规则选出代表性的样例,从而有效地降低后续工作的难度。基于此,提出一种基于哈希学习的投票样例选择算法。首先通过主成分分析(PCA)方法将高维数据映射到低维空间;然后利用k-means算法结合矢量量化方法进行迭代运算,并将数据用聚类中心的哈希码表示;接着将分类后的数据按比例进行随机选择,在多次独立运行算法后投票选择出最终的样例。与压缩近邻(CNN)算法和大数据线性复杂度样例选择算法LSH-IS-F相比,所提算法在压缩比方面平均提升了19%。所提算法思想简单容易实现,能够通过调节参数自主控制压缩比。在7个数据集上的实验结果显示所提算法在测试精度相似的情况下在压缩比和运行时间方面较随机哈希有较大优势。

关键词：样例选择哈希学习海明距离矢量量化投票方法

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基于样例选取的属性约简算法

计算机研究与发展 2012年第11期49卷 2305-2310页

作者：王熙照王婷婷翟俊海河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与计算机学院河北保定071002

计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差... 详细信息

计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差别矩阵的存储成为其应用的瓶颈.针对这一问题,提出了一种基于样例选取的属性约简算法,算法分为3步:首先从样例集中挑选出重要的样例;然后用选出的样例构造差别矩阵;最后计算信息系统的所有约简.实验结果显示,当处理大型数据库时,新算法能有效地减少存储空间和执行时间.

关键词：信息系统样例选取粗糙集差别矩阵属性约简

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基于模糊积分的多模糊决策树融合

计算机研究与发展 2009年第3期46卷 470-477页

作者：翟俊海王熙照张素芳河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用... 详细信息

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好.

关键词：模糊信息系统模糊决策树模糊ID3算法模糊熵模糊积分信息融合