An obvious problem of the above method is that our N model wouldn’t know the relative frequency of the actual samples. To solve that, we fine-tune the system by running a few epochs at the end with the actual class frequency, so that the system adapts to the biases at the output layer to favour things that are more frequent.
Un problème évident de la méthode ci-dessus est que notre modèle ne connaîtrait pas la fréquence relative des échantillons réels. Pour résoudre ce problème, nous affinons le système en exécutant quelques époques à la fin avec la fréquence réelle de la classe, de sorte que le système s’adapte aux biais de la couche de sortie pour favoriser les choses qui sont plus fréquentes.