Autoencoder的混淆矩阵显示比数据集中实际的失效次数更多的失败发生（FN+TP）。 _编程开发

创始人

2024-09-23 00:31:59

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这可能是由于失效样本过少导致的。如果模型没有足够的失效样本进行训练，可能会出现这种情况。可以尝试对训练集进行重新平衡，以便包含更多失效样本。另外，可以尝试使用权重来调整模型对失效样本的关注程度。例如，在Keras中，可以使用“class_weight”参数来为失效类分配更高的权重，如下所示：

class_weight = {0: 1., 1: 5.} # 0表示正常样本，1表示失效样本，失效样本的权重设置为5倍
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, class_weight=class_weight)

这将有助于调整训练过程中模型对失效样本的关注程度，从而提高模型对失效样本的识别能力。

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