Kaggle-Fruit Recognition2-Apple中如何提升苹果分类模型的准确性？

Question

在Kaggle-Fruit Recognition2-Apple项目中，如何有效提升苹果分类模型的准确性是一个常见挑战。其中一大技术问题是数据集不平衡导致模型对某些类别过度拟合或欠拟合。例如，不同品种的苹果样本数量差异较大时，模型可能更倾向于预测样本较多的类别。解决这一问题的方法包括：1) 数据增强（如旋转、缩放和翻转图像），以增加稀有类别的多样性；2) 使用过采样或欠采样技术平衡数据分布；3) 引入加权损失函数，为稀有类别分配更高的权重。此外，选择合适的模型架构（如ResNet或EfficientNet）并进行迁移学习，也能显著提高分类性能。如何结合这些方法以最优方式提升模型准确性，是需要深入探讨的问题。