卷积神经网络（CNN）可以说是目前处理图像最有力的工具了。而在机器学习分类问题中，样本不平衡又是一个经常遇到的问题。最近在使用CNN进行图片分类时，发现CNN对训练集样本不平衡问题很敏感。在网上搜索了一下，发现[这篇文章
](http%3A//www.diva-portal.org/smash/get/diva2%3A811111/FULLTEXT01.pdf)对这个问题已经做了比较细致的探索。于是就把它简单整理了一下，相关的记录如下。一、实验数据与使用的网络
所谓样本不平衡，就是指在分类问题中，每一类对应的样本的个数不同，而且差别较大。这样的不平衡的样本往往使机器学习算法的表现变得比较差。那么在CNN中又有什么样的影响呢？作者选用了CIFAR-10作为数据源来生成不平衡的样本数据。
CIFAR-10是一个简单的图像分类数据集。共有10类（airplane，automobile，bird，cat，deer，dog， frog，horse，ship，truck），每一类含有5000张训练图片，1000张测试图片。
CIFAR-10样例如图：
训练时，选择的网络是[这里*
](http%3A//code.google.com/p/cuda-convnet/)的CIFAR-10训练网络和参数（来自Alex Krizhevsky）。这个网络含有3个卷积层，还有10个输出结点。
之所以不选用效果更好的CNN网络，是因为我们的目的是在实验时训练很多次进行比较，而不是获得多么好的性能。而这个CNN网络因为比较浅，训练速度比较快，比较符合我们的要求。
二、类别不平衡数据的生成
直接从原始CIFAR-10采样，通过控制每一类采样的个数，就可以产生类别不平衡的训练数据。如下表所示：
这里的每一行就表示“一份”训练数据。而每个数字就表示这个类别占这“一份”训练数据的百分比。
Dist. 1：类别平衡，每一类都占用10%的数据。
Dist. 2、Dist. 3：一部分类别的数据比另一部分多。
Dist. 4、Dist 5：只有一类数据比较多。
Dist. 6、Dist 7：只有一类数据比较少。
Dist. 8： 数据个数呈线性分布。
Dist. 9：数据个数呈指数级分布。
Dist. 10、Dist. 11：交通工具对应的类别中的样本数都比动物的多
对每一份训练数据都进行训练，测试时用的测试集还是每类1000个的原始测试集，保持不变。
三、类别不平衡数据的训练结果
以上数据经过训练后，每一类对应的预测正确率如下：
第一列Total表示总的正确率，下面是每一类分别的正确率。
从实验结果中可以看出：
类别完全平衡时，结果最好。
类别“越不平衡”，效果越差。比如Dist. 3就比Dist. 2更不平衡，效果就更差。同样的对比还有Dist. 4和Dist. 5，Dist. 8和Dist. 9。其中Dist. 5和Dist. 9更是完全训练失败了。
四、过采样训练的结果
作者还实验了“过采样”（oversampling）这种平衡数据集的方法。这里的过采样方法是：对每一份数据集中比较少的类，直接复制其中的图片增大样本数量直至所有类别平衡。
再次训练，进行测试，结果为：
可以发现过采样的效果非常好，基本与平衡时候的表现一样了。
过采样前后效果对比，可以发现过采样效果非常好：
五、总结
CNN确实对训练样本中类别不平衡的问题很敏感。平衡的类别往往能获得最佳的表现，而不平衡的类别往往使模型的效果下降。如果训练样本不平衡，可以使用过采样平衡样本之后再训练。
这确实是一个“经验主义”的结论，但多少给我们平常训练CNN模型带来一些启发和帮助。
