@conference {331,
	title = {An{\'a}lisis del impacto de datos desbalanceados en el rendimiento predictivo de redes neuronales convolucionales},
	booktitle = {XVIII Conferencia de la Asociaci{\'o}n Espa{\~n}ola para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018)},
	year = {2018},
	note = {TIN2015-68454-R; FPU16/00324},
	month = {10},
	pages = {1213{\textendash}1218},
	address = {Granada (Spain)},
	abstract = {En los {\'u}ltimos a{\~n}os han surgido nuevas propuestas basadas en Deep Learning para afrontar la tarea de clasificaci{\'o}n. Estas propuestas han obtenido buenos resultados en algunos campos, por ejemplo, en reconocimiento de im{\'a}genes. Sin embargo, existen factores que deben ser analizados para valorar su influencia en los resultados obtenidos con estos nuevos modelos. En este trabajo se analiza la clasificaci{\'o}n de datos desbalanceados con redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks-CNNs). Para hacerlo, se han llevado a cabo una serie de tests donde se reconocen im{\'a}genes mediante CNNs. As{\'\i}mismo, se utilizan conjuntos de datos con diferente grado de desbalanceo. Los resultados demuestran que el desequilibrio afecta negativamente al rendimiento predictivo.},
	isbn = {978-88-61970-00-7},
	author = {F. Pulgar-Rubio and A.J. Rivera-Rivas and Francisco Charte and Mar{\'\i}a J del Jesu D{\'\i}az}
}
