在使用MAGNet模型進行分類任務時，可以采取以下方法來解決類別不平衡問題：
重采樣技術：通過過采樣少數(shù)類別樣本或者欠采樣多數(shù)類別樣本來平衡數(shù)據(jù)集。常用的技術包括SMOTE、ADASYN等。
類別權重設置：在訓練模型時，可以為不同類別設置不同的損失權重，使得模型更加關注少數(shù)類別。
集成學習方法：使用集成學習方法，如Bagging、Boosting等，結合多個不同的模型，從而提高整體分類性能。
修改損失函數(shù)：設計適合不平衡數(shù)據(jù)集的損失函數(shù)，如 focal loss、weighted cross-entropy等。
生成對抗樣本：通過生成對抗樣本來增加少數(shù)類別的樣本，從而平衡數(shù)據(jù)集。
通過以上方法，可以有效解決類別不平衡問題，提高模型在不平衡數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)。
