标签： python tensorflow keras deep-learning
我有一个高度不平衡的数据集。一共有7个类别，只有一个类别拥有大约60％的数据。我使用scikit库计算每个类的权重，并将其提供给在keras中实现的模型。在模型编译期间，我检查了一下，看来分配类别权重的字典是正确的。但是奇怪的是，当我使用权重时，我获得的准确性（f1分数）降低，而没有权重时获得了更高的准确性（f1分数）。所有配置都与训练模型相同。有人对这种奇怪的行为有想法吗？