lovedlim
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3 years ago 안녕하세요:) 말씀하신 것처럼 불균형이 심할 때 일반적으로 SMOTE, GAN, 언더/오버샘플링 기법등이 있습니다. 하지만 실제 적용했을 때 효과가 있을지는 해봐야 알 것 같아요! 또한 딥러닝에서는 weight balancing 값을 줄 수 있습니다. weight balancing 을 통해서 (데이터가 작은)특정 클래스에 대해 loss값을 크게 만들 수 있어요! 참고 자료: 텐서플로 튜토리얼 "클래스 가중치로 모델 교육" 부분 참고하세요! https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/imbalanced_data?hl=ko
3가지의 클래스로 분류를 하고싶은데 하나의 클래스만 데이터 수가 1/11 또는 1/10로 다른 클래스들과 차이가나는데 학습전에 데이터 불균형을 어떻게 잡는게 좋을까요...?ㅠㅠ