Использование SMOTE и ADASYN для балансировки набора данных изображения

Question

У меня есть сильно несбалансированный набор данных изображений, который я использую для задачи классификации.

Я ищу методику для устранения этого дисбаланса.Я пробовал под выборку и передискретизацию, но не получил хороших результатов.Можно ли использовать SMOTE и ADASYN для балансировки классов, учитывая, что это проблема нескольких классов, а не двоичная.

Answer 1

Вы можете попробовать эти методы для борьбы с дисбалансом класса:

1. Взвешенная потеря https://keras.io/models/model/#fit class_weight: необязательный словарь, отображающий индексы класса (целые числа) на значение веса (с плавающей запятой), используемое для взвешивания функции потерь (только во время обучения). Это может быть полезно для того, чтобы сказать модели «уделять больше внимания» выборкам из недопредставленного класса.

2. Увеличение данных