Я хочу использовать EarlyStopping для обучения CNN с очень несбалансированным набором данных. Я читал о настройке весов классов следующим образом:
class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y_train), y_train))
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, class_weight=class_weights.......
или использование f1-показателя вместо «потери» или «точность» в качестве критерия остановки.
Но мне интересно, должен ли я положить оба вместе? Или достаточно было бы установить весовые коэффициенты класса для раннего запуска?
Надеюсь, для подсказок это очень важно
Большое спасибо