訓練資料不平衡,後果有多嚴重?



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在深度學習領域中,訓練資料量往往是決定模型表現的關鍵。若你在處理二分類的任務,或許會遇到以下問題:某一類別的資料比另一類別容易取得,因此造成不同類別的訓練資料數量有較大落差。來看看以下的例子:

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