我收集了一些训练数据集来训练网络模型，但不幸的是，数据集严重不平衡。是否有办法使用Keras库来平衡数据，而不需要手动平衡呢（数据集包含两个对象：对象1有2000条数据，而另一个对象有15000条数据），我不希望使用上采样或下采样，因为我不想在过拟合或欠拟合方面遇到问题

回答：

处理所谓的不平衡数据集有多种方法和最佳实践。

• 上采样少数类（缺点：可能导致少数类的过拟合）
• 下采样多数类（缺点：训练数据的损失，信息丢失）

你可以使用多种技术来处理这个问题，有些甚至提供了克服缺点的方法（例如合成采样）。你可以查看imbalanced-learn包，它提供了一个易于使用的实现方案。

另一个你可以使用的方法是为你的模型加权损失，以便告诉模型它应该“更加关注”特定的类别。这可以通过在Keras的fit函数中定义可选参数class_weight轻松实现。类权重可以通过sklearn的compute_class_weight函数轻松计算得出。