在深度学习图像分割任务中，类别极度不均衡是一个常见且棘手的问题。例如，在医学影像分析中，病变区域通常只占整个图像的一小部分，而背景占据了绝大部分。这种不平衡会导致模型倾向于预测多数类，从而忽视少数类，影响分割性能。针对这一挑战，我们可以通过调整损失函数来优化模型表现。常用的策略包括使用加权交叉熵（Weighted Cross Entropy）或焦距损失（Focal Loss），以赋予少数类更高的权重，提升其重要性。此外，数据增强技术如随机裁剪、旋转和翻转等，也能帮助缓解类别不平衡带来的困扰。借助Keras强大的API支持，我们可以轻松构建和训练这样的分割模型，让模型更加专注于关键目标。💪
通过合理设计损失函数与数据预处理流程，即使是类别极度不均衡的数据集，也能被高效地分割出来！🌟
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