weixin_45099845 2022-01-21 17:30 采纳率: 42.9%
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CNN训练图像分类模型时，数据不平衡该如何处理？

如题，CNN训练图像分类模型时，数据不平衡该如何处理？

我有如下4类图像：
A类140张
B类360张
C类1200张
D类80张

训练时：
方案一：直接用ABCD四类的所有图像进行训练，这样做肯定会有数据不平衡现象发生，结果有可能会偏向C类；
方案二：ABCD四类都取80张图像进行训练，这样不会导致不平衡现象发生，但是鲁棒性会不会变差？
方案三：其他更多的方案

各位，你们遇到这种情况是怎么做的？不吝赐教！

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11条回答 默认 最新

  • 我是周大欣 2022-01-28 10:40
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    当你用所有数据进行训练的时候，结果大概率是偏向c的，但是在实际工程中，我们是不会采取说为了数据平衡而选取第二种方案的，数据量太少的模型毫无鲁棒性可言，所以这个时候你要么用数据增强去添加对应的数据，要么使用类似focalloss之类的手段去控制样本在训练时的权重。最本质的手段还是添加更多的原始数据，增强后的数据也不是首选。数据的质量决定了你的模型的上限

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