我正在尝试使用一维 CNN 对数据包数据进行建模，但我的目标中有一个非常不平衡的类。我有 3 个类，因为 0 类有 53000 个案例，1 类有 300 个案例，2 类有 150 个案例。提前致谢！
我已经尝试了您的建议，但我认为我没有从模型中获得好的结果（损失和准确性）。
不平衡类的深度学习
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美国有线电视新闻网
阶级失衡
2022-02-26 13:19:39
1个回答
如果您使用 TensorFlow 编写架构，
您可以使用创建 3 个训练数据集（一个类一个）
tf.data，然后您可以使用tf.data.experimental.sample_from_datasets相同的权重来生成批处理数据。检查weights文档中的参数。您可以在最后一层很好地初始化。请查看Andrej Karpathy 的这个博客。
您可以在训练时添加 class_weight 参数。
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