我是深度学习的新手，希望你们能帮助我。以下网站使用CNN功能进行多类分类：https://www.mathworks.com/help/help/deeplearning/examples/feature-extraction-using-alexnet.html
此示例从完全连接的层中提取特征，并将提取的特征馈送到ECOC分类器。
在此示例中，关于整个数据集，每个类别中总共有15个样本，在培训数据集中，每个类别中都有11个样本。
我的问题与数据集大小有关：如果我想将CNN功能用于ECOC分类如上所述，则必须需要将每个类别的样本数量相同？如果是这样，您想解释为什么吗？如果没有，您想显示使用不同数字的参考文件吗？
谢谢。
您可能需要拥有一个平衡的数据集，以防止您的模型学习错误的概率分布。如果类别代表您的数据集的95％，则将所有内容分类为该类别的一部分，将其精度为95％。