我正在使用 CNN 和 DNN 更具体地解决图像分类问题。但是手头的数据高度不平衡，因此给出了高度倾斜的结果。它预测一切为真或一切为假。
我已经尝试过 SMOTE 方法，但有人对如何处理这个问题有其他建议吗？
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你的问题有点开放。如果您向我们提供有关数据大小、您尝试过的模型等数据的想法，那就太好了，因为这将有助于从社区获得相关的答案。
我们通常面临的最重要的问题之一是处理不平衡的数据。然而，有一些基本的方法来处理这个问题，比如图像增强技术来增加样本的数量。
但是由于模型的复杂性，您的结果也可能存在偏差。正如您提到的数据较少，它可能很容易过拟合。因此，请尝试绘制训练测试准确度和损失图，以了解何时导致过度拟合。
另一种可能有帮助的方法是图像的大小。对于模型提取特征来说，通常的 64x64 尺寸可能非常小。尝试增加尺寸，使用彩色图像而不是转换为灰度图像，并且肯定会增加图像。
于 2019-11-21T04:52:05.970 回答