[发明专利]一种基于深度增强学习的不平衡分类方法在审

专利信息
申请号: 201810652374.X 申请日: 2018-06-22
公开(公告)号: CN108985342A 公开(公告)日: 2018-12-11
发明(设计)人: 陈琼;戚潇明;林恩禄 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06F17/30
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 冯炳辉
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 构建 智能体 神经网络模型 学习 分类 多分类问题 动作空间 分类策略 分类建模 分类模型 分类问题 交互规则 数据环境 外部环境 样本分类 样本特征 二分类 回报 应用 监督
【说明书】:

发明公开了一种基于深度增强学习的不平衡分类方法,包括步骤:1)构建智能体的分类任务与交互规则;2)构建智能体的动作空间;3)构建外部环境;4)构建深度神经网络模型;5)训练基于深度增强学习的不平衡分类模型,即用深度神经网络模型学习Q函数。本发明将深度增强学习用于有监督学习中的不平衡分类问题,通过回报函数对少数类样本分类动作给予更高的奖惩值来提高少数类样本特征在分类建模中的作用,使智能体在不同类型的数据环境和不同不平衡程度的数据中学会正确的分类策略,在不平衡二分类和多分类问题中均适用,因而本发明具有实际应用价值,值得推广。

技术领域

本发明涉及机器学习中的深度学习、增强学习、不平衡分类的技术领域,尤其是指一种基于深度增强学习的不平衡分类方法。

背景技术

对于不平衡分类问题,通常的解决思路是从数据层和算法层的角度去改善。但是数据层的改善方法会改变训练数据的原始分布特征,重采样后的数据往往不能反映真实数据的分布特征。比如上采样方法对少数类样本的简单复制或者插值生成新样本会导致训练模型对少数类样本过拟合,而下采样方法则会因为对多数类样本的删除而导致数据信息丢失。算法层的方法也存在问题,基于集成学习的方法通常需要训练多个基分类器,训练代价相对较高,而基于代价敏感的学习方式,很难为不同的类别定义准确的惩罚代价。

现实生活中数据分布不平衡的问题客观存在,当少数类样本的总体特征空间无法估计时,数据层和算法层的改进方法都有局限性,很难找到一个通用的方法解决不平衡分类问题。

增强学习不仅具有对已知环境的学习能力,重要的是对未知环境的具有探索能力。将增强学习用于解决不平衡分类问题,其探索学习的能力可以使智能体利用已学会的分类策略评估未知的样本特征,使智能体在不同类型的数据环境和不同不平衡程度的数据环境中学会正确的分类策略。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,提出了一种行之有效、科学合理的基于深度增强学习的不平衡分类方法,将深度增强学习用以解决有监督学习中的不平衡分类问题,通过回报函数对少数类样本分类动作给予更高的奖惩值来提高少数类样本特征在分类建模中的作用,使智能体在不同类型的数据环境和不同不平衡程度的数据中学会正确的分类策略。本发明提出的方法模型在不平衡二分类和多分类问题中均适用,是一个具有较强鲁棒性的通用模型。

为实现上述目的,本发明所提供的技术方案为:一种基于深度增强学习的不平衡分类方法,包括以下步骤:

1)构建智能体的分类任务与交互规则;

2)构建智能体的动作空间;

3)构建外部环境;

4)构建深度神经网络模型;

5)训练基于深度增强学习的不平衡分类模型,即用深度神经网络模型学习Q函数。

在步骤1)中,构建的分类任务为:智能体依次对环境中的每一个训练样本分类,当分类正确时,智能体从环境获得正回报值,否则智能体获得负回报值;智能体的目标就是在分类任务中获得最多的累计回报;

在不平衡分类任务中,为引导智能体学会对不平衡数据分类的策略,制定智能体与环境的交互规则:如果智能体对少数类样本分类正确,环境给予高额的正回报值以奖励;一旦分类错误,则终止当前分类任务,同时环境给予高额的负回报值以惩罚;如果智能体对多数类样本分类正确,环境给予低额的正回报值以奖励;如果分类错误,环境给予低额的负回报值以惩罚。

在步骤2)中,智能体的动作空间与训练数据的类别对应,对于不平衡N=2分类问题,定义智能体的动作空间A={0,1},0和1分别代表样本的标签,在t时刻,智能体对每一个样本分类,输出动作at,at∈A。

在步骤3)中,构建外部环境包括如下步骤:

3-1)构建环境的状态空间

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