imbalance

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怎么处理深度学习中的类间不平衡问题？

引言 在深度学习广泛应用中，类间不均衡难题是一个常见挑战，当训练数据集中某一类别样本数量显著少于其他类别时，模型倾向于对样本较多类别做出更好预测，从而导致对样本较少类别识别效果不佳，为搞定这一难题，研究人员提出多种方法，涵盖数据预处理、算法改进、集成学习等，本文将祥明探讨深度学习中如何处理类间不均衡

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• admin 发布于 2025-11-03 11:30

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大模型微调中，如何处理数据不均衡问题？

引言 在大模型微调过程中，数据不均衡难题是一个常见挑战，当训练数据中某些类别样本数量明显少于其他类别时，模型大概会出现偏斜预测结果，导致性能下降，为确保模型能够更好地泛化到各类场景，本文将祥明介绍如何处理数据不均衡难题，并供应一些实用主张。

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• admin 发布于 2025-10-30 08:30