使用 Keras 深度学习的不平衡数据集

Question

我有一个看起来像这样的数据集：训练（0 类：471，1 类：986）测试（0 类：177，1 类：246。我将数据分成 80% 用于训练，20% 用于验证。我知道这是一个不平衡的数据集，我试过 Class_weight 但问题仍然存在。我重新训练了我的基线 CNN，我总是得到如图所示的结果。有人可以帮助我吗？

Answer 1

我在将事件分为 5 个不平衡类别时遇到了类似的问题。 我发现这个损失函数实现了加权分类交叉熵： https : //gist.github.com/noparade/aaa8584e6e90ad64936e333e4e08ca5f结合 Nadam 优化器，它让我在所有类别中获得超过 95% 的真阳性。