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  • CNN可解释

    http://bindog.github.io/blog/2018/02/10/model-explanation/

    http://www.sohu.com/a/216216094_473283

    https://jacobgil.github.io/deeplearning/class-activation-maps

    https://github.com/keras-team/keras/issues/8447

    Grad-CAM 生成热力图

    LIME 其实就是遮挡

    t分布随机邻域嵌入(t-SNE)  https://blog.csdn.net/lzl1663515011/article/details/46328337

    2. 合成少数类过采样技术(SMOTE):

    SMOTE涉及对少数类进行过采样(over sampling),并对大多数类进行欠采样(under sampling)以获得最佳结果。

    对少数(异常)类进行过采样和对大多数(正常)类进行欠采样的方法的组合,相比仅仅对大多数类进行欠采样可以得到更好的分类器性能(在ROC空间中)。

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