Keras深度学习的不平衡数据集

Question

我有一个像这样的数据集：训练（0类：471，1类：986）测试（0类：177，1类：246）。 我将数据分为80％用于训练，20％用于验证。 我知道这是一个不平衡的数据集，我尝试了Class_weight但问题仍然存在。 我已经对我的Baseline CNN进行了重新训练，并且总是得到如图所示的结果。 有人可以帮我吗？

Answer 1

在将事件分类为5个不平衡类别时，我遇到了类似的问题。我发现此损失函数实现了加权的分类交叉熵：https://gist.github.com/noparade/aaa8584e6e90ad64936e333e4e08ca5f 结合Nadam优化程序，它使我所有类别的真实阳性率都超过了95％。