当我的 CNN 的假阴性为零时，这意味着什么？

问题描述

我正在使用卷积神经网络对带有二进制标签（0 或 1）的图像数据集进行分类。在训练网络时，每个 epoch 最终都有零假阴性，这是否意味着我的网络只是将所有内容都归类为 1，甚至不费心去匹配 0？ 如果是这样，我该如何解决这个问题？数据集是不均匀的，但有更多的 0。对于训练集，0:1 的比例约为 8000:5000，验证集的比例为 700:500。

解决方法

零假阴性听起来很可疑。你的准确度是多少？混淆矩阵是怎样的？无论如何，我建议为不平衡的训练数据引入类权重