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Cost-sensitive Learning

如何解决卷积神经网络中的类别不平衡问题

本文详细介绍了卷积神经网络中类别不平衡问题的表现、影响,以及常见的解决方法,包括数据层面的过采样和欠采样,算法层面的代价敏感学习和集成学习。结合具体的Python代码示例进行说明,并分析了不同方法的优缺点、应用场景和注意事项。通过本文的介绍,读者可以更好地理解和解决卷积神经网络中的类别不平衡问题。
Convolutional Neural Networks Class Imbalance Over-sampling Under-sampling Cost-sensitive Learning