如何使用EarlyStopping为不平衡数据集设置类权重？

Question

我想训练CNN，让它早点停下来(凯拉斯)。数据集不平衡，因此我将class_weights设置为“平衡”，如下所示：

class_weights=class_weight.comput_class_weight('balanced', np.unique(y_train),y_train)

我也想用早停，这是个问题。我应该使用哪一种显示器？因为我仍然平衡了数据集和类权重，所以在使用val_loss时不应该这样吗？

希望事先得到提示和感谢。

Answer 1

早期停止不受不平衡数据的直接影响。

另外，comput_class_weight影响的是训练，而不是评估。

至于选择一个评估不平衡数据的指标，则取决于具体问题。最常见的选择是F分数、精确性和回忆.现在看来，您使用的是提供weighted选项的scikit-learn，根据类支持找到平均权重。