擅长:python、mysql、java
<p>我想你应该在Keras中使用<code>class_weight</code>。如果已经计算了类权重,那么在模型中引入这一点非常简单。在</p>
<ol>
<li><p>创建一个包含类标签及其关联权重的词典。例如</p>
<pre><code>class_weight = {0: 10.9,
1: 20.8,
2: 1.0,
3: 50.5}
</code></pre></li>
<li><p>或者创建一个1D Numpy数组,其长度与类的数量相同。例如</p>
<pre><code>class_weight = [10.9, 20.8, 1.0, 50.5]
</code></pre></li>
<li><p>在您的<code>model.fit</code>或<code>model.fit_generator</code>中的培训期间传递此参数</p>
<pre><code>model.fit(x, y, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, verbose=1, class_weight=class_weight)
</code></pre></li>
</ol>
<p>您可以查阅Keras文档以了解更多细节<a href="https://keras.io/models/sequential/" rel="nofollow noreferrer">here</a>。在</p>