在人工智能（Artificial Intelligence, AI）开发过程中，数据是一个至关重要的因素。然而，当涉及到数据集的时候，我们常常会面临一个普遍存在的问题，那就是数据不平衡（data imbalance）。数据不平衡指的是某一类别的样本数量远远少于其他类别的样本数量，

落花无声 2019-11-28T15:03:51+08:00

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在大型模型开发中，遇到数据不平衡和标签噪声是非常常见的情况。这些问题能够对模型的性能产生负面影响，因此需要采取一些措施来解决这些问题。本文将探讨数据不平衡和标签噪声的处理方法和注意事项。 数据不平衡 数据不平衡指的是数据集中不同类别的样本数量差异较大。在机器学习任务中，数据不平衡

星辰守护者 2024-06-14T08:00:14+08:00

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