神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight

1.二者初步介绍

在keras的中文官方文档中,写到:
神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight_第1张图片
可以结合着一起看,出自:https://stackoverflow.com/questions/48315094/using-sample-weight-in-keras-for-sequence-labelling
神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight_第2张图片

2.注意事项

在这里插入图片描述
sample_weight会覆盖class_weight,所以二者用其一。

3.几种使用class_weight的方法

1.直接用一个字典
神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight_第3张图片

2.借助sklearn.utils.class_weight来实现weight的获取
神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight_第4张图片
注意蓝框里的话,转为一个字典哦。

3.自己设计一个函数进行权重的计算,也是很有趣的一种方式
神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight_第5张图片
上面截图出自:
https://datascience.stackexchange.com/questions/13490/how-to-set-class-weights-for-imbalanced-classes-in-keras


如果仅仅是类不平衡,则使用class_weight,sample_weights则是类内样本之间还不平衡的时候使用。

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