Keras中的数据分类不平衡

Question

我有一个由类A，B和D组成的数据集。 127个样本中有100个样本A，26个样本B和1个样本D。如果我忽略样本D，则使用ANN的准确性约为％95。但是，我想建立一个可以正确分类样本D并在将来成功预测D样本的模型。有什么建议吗？

Answer 1

您可以大力推广D，以人为地“创建” D的更多实例，但是通常，您必须具有足够的数据来教导算法所有类的可变性。

如果您可以假设仅显示来自A，B和D的图像，则可以尝试使用类似于here中描述的方法，教其将“ A或B”都不分类为D。