情感识别中的类别不平衡：Focal Loss与过采样/欠采样的组合策略？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：情感数据常不平衡（如“中性”样本占70%，“厌恶”占5%），导致模型偏向多数类，组合策略：①过采样少数类：用SMOTE（合成少数类样本）或GAN生成“厌恶”样本，使各类别样本比例均衡（如1:1:1:1）；②欠采样多数类：用ClusterCentroids对“中性”样本聚类，保留聚类中心样本，减少冗余；③Focal Loss：修改交叉熵损失，降低易分类样本（多数类）的权重，聚焦难分类样本（少数类）：FL(p

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