keras - keras中的“有目的的”不平衡数据和class_weight
问题描述
我有 4 个班级，即a，b，c，d。训练数据如下（大约）：
a：1500 b：500 c：500 d：500
所以类a对b，c和d有 3 次样本计数
在实际情况下，出现a的概率可能远高于b、c、d。而如果模型在决策上有困难，我也希望它选择一个.
在这种情况下，在keras的fit_generator函数中，是否需要指定class_weight参数？
非常感谢 ！
解决方案
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