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UNet在處理具有高度類別不平衡的數(shù)據(jù)集時(shí)，通常采用以下策略：
使用權(quán)重調(diào)整：對(duì)于不平衡的類別，可以通過(guò)為每個(gè)類別分配不同的權(quán)重來(lái)調(diào)整損失函數(shù)，使得模型更加關(guān)注較少樣本的類別。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)較少樣本的類別進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、裁剪等），增加該類別的樣本數(shù)量，從而平衡各個(gè)類別之間的數(shù)據(jù)量。
采樣策略：可以采用過(guò)采樣（增加較少樣本類別的樣本數(shù)量）或者欠采樣（減少較多樣本類別的樣本數(shù)量）等采樣策略來(lái)平衡數(shù)據(jù)集。
多尺度訓(xùn)練：在訓(xùn)練階段使用不同尺度的輸入圖像，可以幫助模型更好地處理不平衡的類別。
集成學(xué)習(xí)：通過(guò)結(jié)合多個(gè)不同的模型或者訓(xùn)練多個(gè)不同的模型，可以提高對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集的處理效果。
綜合利用這些策略，可以有效地提高UNet模型在處理具有高度類別不平衡的數(shù)據(jù)集時(shí)的性能。
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