在深度學(xué)習(xí)圖像分割任務(wù)中，類別極度不均衡是一個(gè)常見(jiàn)且棘手的問(wèn)題。例如，在醫(yī)學(xué)影像分析中，病變區(qū)域通常只占整個(gè)圖像的一小部分，而背景占據(jù)了絕大部分。這種不平衡會(huì)導(dǎo)致模型傾向于預(yù)測(cè)多數(shù)類，從而忽視少數(shù)類，影響分割性能。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，我們可以通過(guò)調(diào)整損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化模型表現(xiàn)。常用的策略包括使用加權(quán)交叉熵（Weighted Cross Entropy）或焦距損失（Focal Loss），以賦予少數(shù)類更高的權(quán)重，提升其重要性。此外，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)如隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)等，也能幫助緩解類別不平衡帶來(lái)的困擾。借助Keras強(qiáng)大的API支持，我們可以輕松構(gòu)建和訓(xùn)練這樣的分割模型，讓模型更加專注于關(guān)鍵目標(biāo)。??

通過(guò)合理設(shè)計(jì)損失函數(shù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，即使是類別極度不均衡的數(shù)據(jù)集，也能被高效地分割出來(lái)！??