Несбалансированная классификация данных в Керасе

Question

У меня есть набор данных, состоящий из классов A, B и D.Есть 100 выборок A, 26 выборок B и 1 выборка D из 127. Если я игнорирую образец D, точность составляет около 95% с ANN.Тем не менее, я хотел бы построить модель, которая может правильно классифицировать выборку D и успешно прогнозировать D выборок в будущем.Любое предложение?

Answer 1

Вы можете очень сильно увеличить D, чтобы искусственно «создать» больше экземпляров D, но в целом у вас должно быть достаточно данных, чтобы научить алгоритм изменчивости всех классов.

Если вы можете предположить свой алгоритмпоказываются только изображения из A, B и D, вы можете попытаться научить его классифицировать «ни A, ни B» как D, с методами, аналогичными описанным здесь .