Table of Contents
শ্রেণীগত ভারসাম্য গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে এক সাধারণ চ্যালেঞ্জ, যেখানে কিছু ক্লাস অন্যদের চেয়ে কম পরিমাণে নমুনা তৈরি করে থাকে ।
শ্রেণী বুঝতে ব্যর্থ হলে আমি ভারসাম্য
শ্রেণীগত ভারসাম্য যখন তথ্যবিবর্তনের শ্রেণীকে অসমতার সাথে ভাগ করা হয় তখন শ্রেণীগত ভারসাম্যের ক্ষেত্রে তা হয় অসমতা।
তথ্য কেন্দ্র্যমানিক
তথ্য অনুপ্রেরনা, যা বিদ্যমান তথ্যের প্রয়োগের মাধ্যমে নতুন প্রশিক্ষণ নমুনা তৈরি করা হবে।
- [[F]] ছবি রূপান্তর করো:[FLT], Harde value], HumLock, ফিশ, ফিশ এবং রং রদবদল ।
- [[F] SERETP:] SETEEEEEEEEEE [FLT] এর অনুরূপ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে নতুন নমুনা তৈরি করতে [FOTE: 1] [FO: 1] [FOTUNEDY] [FONED] [FT] [F] [F]] [F] সূত্র] ব্যবহার করে নতুন নমুনা তৈরি করুন ।
- [[F] Mix.0:[[FFLT] একাধিক ছবি বা ডাটা নমুনা তৈরি করা হচ্ছে।
- [[[F]] সাথে সংযোজন করো:[FLT] উপস্থিত তথ্যের সামান্য উন্নতির ফলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উৎপন্ন ত্রুটির সূচনা
ব্যবহারিক প্রয়োগ
তথ্যের রূপান্তর প্রক্রিয়া প্রয়োগ করার জন্য তথ্য ধরনের তথ্য ধরন এবং উপযুক্ত ধরন বেছে নেওয়ার প্রয়োজন । ছবির জন্য, আবর্তন ও হিউয়ার (যেমন পরিবর্তন), সংরক্ষণযোগ্য । ট্যাব উপাত্তের জন্য, সিন্টিকাল নমুনা ভিত্তিক নমুনা পদ্ধতি ব্যবহার করা যাবে । SatttyE- র অনুরূপ পদ্ধতিতে পরিবর্তন ও খরচ এড়ানোর জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ।
[ পাদটীকা]
তথ্যকে ব্যবহার করে মডেলের সঠিক তথ্য, উন্নত সাধারণতা এবং সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণীর প্রতি পক্ষপাতিত্ব হ্রাস করা যায় ।