В моем случае у меня 33 ярлыка на образцы. Тензоры входных меток для соответствующего изображения имеют вид [0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,0… ... 33]. И образцы для некоторых этикеток довольно низкие, а некоторые высокие. Я ищу, чтобы предсказать значения регрессии. Итак, что будет лучшим подходом для улучшения прогноза? Я хотел бы применить технику балансировки данных. Но до сих пор я нашел технику балансировки, доступную только для мультикласса. Я благодарен вам, если вы поделитесь своими лучшими знаниями о моей проблеме или любой другой идеей по улучшению производительности. Заранее спасибо.