Redes Neuronales Artificiales y Distribuciones no Balanceadas
DOI:
https://doi.org/10.30973/progmat/2009.1.1/2Palabras clave:
Redes NeuronalesResumen
Es común que los clasificadores sean diseñados para trabajar con bases de datos balanceadas, es decir, sobre conjuntos de datos donde no hay diferencia significativa en el número de patrones entre clases. En investigaciones recientes, el problema de las distribuciones no balanceadas de las clases ha sido reconocido como un factor crítico en el desempeño del clasificador. Sin embargo, la comunidad científica se ha centrado en el tratamiento de problemas de dos clases y pocos trabajos abordan este problema en dominios de múltiples clases. En este trabajo, se estudian alternativas distintas para reducir la influencia del desbalance de la distribución de las clases cuando se trabaja con bases de datos de múltiples clases y redes neuronales entrenadas con el algoritmo back-propagation. Estas estrategias se basan en la modificación del algoritmo de aprendizaje para mejorar la capacidad de generalización de la red y acelerar su proceso de convergencia. Además se incluye una comparación entre el desempeño de Redes Modulares y No Modulares entrenadas con distribuciones no balanceadas.
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