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Wie wirkt sich das Konzept unausgeglichener Datensätze auf das Training von Deep-Learning-Modellen aus?<end_of_turn>
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Unausgeglichene Datensätze, bei denen bestimmte Klassen deutlich weniger Beispiele haben, können zu verzerrten Modellen führen. Techniken wie die Überabtastung von Minderheitenklassen oder die Verwendung gewichteter Verlustfunktionen helfen, dieses Problem zu lösen.<end_of_turn><eos>