画像分類トレーニングジョブ中に、エンジニアがデータセット内のクラスの不均衡を観測しました。この不均衡に対処するために、エンジニアはどのようなアクションを取るべきですか？

クラスの不均衡は、モデルが少数派クラスを適切に学習できない原因となるため、ランダムオーバーサンプリングは少数派クラスのサンプルを複製することで、クラス分布を均等化し、モデルの性能を向上させます。データセットのサイズを小さくすると、利用可能な情報が減少し、モデルの汎化能力が低下する可能性があります。データセット内の一部の画像を変換するだけでは、クラスの不均衡は解消されません。ランダムデータ分割は、トレーニングセットとテストセットを分けるための一般的な手法であり、クラスの不均衡を直接解決するものではありません。