通过确保所有班级平等地为培训做出贡献来解决班级不平衡问题。诸如对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样之类的技术会调整数据集以平衡类分布。像SMOTE这样的合成数据生成方法为少数类创建新样本。
加权损失函数对少数类别中的错误分类示例分配更高的惩罚。例如，在二进制分类中，为少数类别错误设置更高的权重可确保模型优先考虑其正确的分类。
像随机森林这样的集成方法或像焦点丢失这样的技术进一步提高了不平衡数据的性能。使用auc-roc或F1-score等指标评估模型比仅依赖准确性提供了更清晰的性能图片。
Adam和RMSprop等优化器是如何工作的？
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