kerasでセグメンテーションをしようとしています。
セグメンテーションだと1画像内に複数のラベルがあります。
そこで、ラベルのヒストグラムを見ると、例えばラベル'0'のピクセルが他の'1','2','3'のラベルより圧倒的に多いとします。その時、'1','2','3'などを推定したくても、'0'が多いせいで結果が引っ張られ、結果がぞうがほとんどラベル'0'で埋まり、少ないデータラベルがうまいように推定できません。
その時、model.fit()で、ラベルごとの重みをつけることができますか?
具体的には、model.fit()内の引数class_weightやsample_weight(多分class_weight)でできるみたいなことを調べたのですが、、、
どなたか、教えていただきたいです。お願いします。
kerasとchainer以外はよくわかりませんが、最悪、他のフレームワークでできるようであれば、そちらでも構いませんので、教えていただきたいです。
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