提升数据质量：不平衡类别采样策略与模型性能优化

本文是一篇针对电子信息专业的硕士学位论文，作者张雨薇以"基于提升数据质量来增强在模型性能研究"为题，探讨了在不平衡类别数据采样策略中的一个重要议题。论文聚焦于训练数据分析和缺陷识别，特别是在数据集存在的问题，如脏数据、数据覆盖率不足和分布偏置。这些问题直接影响模型的性能和准确性。 首先，研究问题主要集中在如何处理这些数据质量问题。脏数据，即包含错误或误导性的标注，对模型训练产生负面影响。解决办法之一是通过数据增强技术，通过对现有数据进行扩充和变异，生成新的训练样本，以增加数据量和多样性，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力，减少过拟合现象。 脏数据识别是一项关键任务，由于标注质量和任务难度等因素，训练数据中可能存在质量参差不齐的情况。为了应对这一挑战，论文提出了利用深度神经网络模型和集成模型的可解释性，例如Representer Point Selection方法。这种方法通过分析训练集中代表样本的标签和权重，不仅关注正样本，还考虑了噪声样本，有助于深入理解模型对训练数据的依赖，并优化模型的训练过程。 此外，论文的选题背景和依据强调了数据质量对模型性能的决定性作用。随着结构化和非结构化数据的积累，数据集的重要性日益凸显。作者认识到，为了提高模型的性能，NLP开发者需要更加关注数据集的清洗、质量和优化，这在当前深度学习模型广泛应用的背景下显得尤为重要。 总结来说，这篇论文旨在通过研究和实践数据增强策略，解决训练数据不平衡问题，从而提升模型在实际应用中的性能，具有重要的专业理论意义和实际价值。通过深入理解数据与模型之间的关系，以及如何利用可解释性方法来优化模型，本文为提升机器学习模型的稳健性和效率提供了有价值的见解。