我正在开发一个只有两个类别的分段神经网络，即0和1（0是背景，而1是我想在图像上找到的对象）。在每个图像上，大约1的80％和0的20％。如您所见，数据集是不平衡的，并且会导致结果错误。我的准确度是85％，损失很低，但这仅仅是因为我的模型善于寻找背景！
我想将优化器基于另一个指标，例如精度或召回率，在这种情况下更有用。
有人知道如何实现吗？
metrics machine-learning keras
keras ×1
machine-learning ×1
metrics ×1