keras不平衡数据训练权重调整答案

【问题标题】：keras imbalance data training weight adjustmentkeras不平衡数据训练权重调整
【发布时间】：2020-08-13 00:08:05
【问题描述】：

我有兴趣训练回归模型来预测价格（大量价值）我有两个数据源。一个来自 2019 年，另一年是 2020 年。2019 年的数据是 2020 年的 3 倍多。我知道我可以通过过采样来调整这种不平衡数据。

但是，有没有办法在完全连接的中性网络中调整训练权重？比如 class_weight 或 sample_weight？

顺便说一句，年份（2019 年和 2020 年）不会在模型中使用。谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

无论如何，如果年份信息无用，您为什么要调整权重？如果真的没用，就不用管了。

【讨论】：

【解决方案2】：

TensorFlow 还写了一篇关于如何处理不平衡数据的指南，你可以阅读它here

【讨论】：