Я хочу классифицировать 5 разных объектов с помощью алгоритма глубокого обучения. Планирую использовать трансферное обучение. Для 2 классов у меня более 2000 наборов данных, а можно собрать еще больше. Однако для других 3 классов у меня всего 300 на класс.
Например, представьте, что у нас есть двоичный класс «Not-Fraud» и «Fraud». Подавляющее большинство транзакций будет относиться к классу «Отсутствие мошенничества», а очень незначительное меньшинство - к классу «мошенничества».
PS. эту проблему можно превратить в проблему двоичной классификации, если я могу использовать один из этого большого набора данных как один класс, а остальные как другой класс. Мне было интересно, не скажешь ли ты мне, как можно управлять этими несбалансированными данными тренировок?
Заранее спасибо.
