【发布时间】：2023-03-15 03:14:01
【问题描述】：
我有一个高度不平衡的图像数据集，用于分类问题。
我正在寻找一种技术来解决这种不平衡。我尝试过采样和过采样，但没有得到好的结果。 鉴于这是多类问题而不是二元问题，是否可以使用 SMOTE 和 ADASYN 来平衡类。
【问题讨论】：
标签： python keras deep-learning
【发布时间】：2023-03-15 03:14:01
【问题描述】：
你可以尝试这些技巧来对抗阶级不平衡：
加权损失 https://keras.io/models/model/#fit class_weight：可选字典将类索引（整数）映射到权重（浮点）值，用于加权损失函数（仅在训练期间）。这对于告诉模型“更加关注”来自代表性不足的类的样本很有用。
数据增强
【讨论】：