Adaptive Learning rate for Solving Classfication Problems with Imbalanced Data

Abstract

โครงงานเรื่อง อัตราการเรียนรู้แบบปรับค่าได้สําหรับแก้ไขปัญหาการจําแนกประเภทข้อมูลที่ไม่สมดุล นี้มี จุดประสงค์ในการจัดทําขึ้นเพื่อเป็นการดัดแปลงแบบจําลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้าให้สามารถที่จะ เรียนรู้ และจัดการปัญหาชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล (Imbalanced Dataset) เพื่อมุ่งเน้นให้เกิดแนวคิดใหม่ ๆ ในสาขา ปัญญาประดิษฐ์ ทางคณะผู้จัดทําได้เลือกดัดแปลงในส่วนของค่าอัตราการเรียนรู้ (Learning rate) จากค่าคงที่ให้กลายเป็น ค่าที่สามารถปรับตามค่าความผิดพลาดของแบบจําลองในแต่ละกลุ่มข้อมูล นอกจากนี้ทางคณะผู้จัดทําได้เลือกใช้การทดสอบ แบบจําลองโดยการเปรียบเทียบกับงานวิจัยที่ใช้ SMOTE Method มาแก้ไขปัญหา และเปรียบเทียบกับแบบจําลองโครงข่าย ประสาทเทียมแบบพื้นฐานอีกด้วย