神经网络模型在处理样本不平衡问题时，常常会出现某些类别的样本数量明显少于其他类别，导致模型对少数类别的识别能力不足。针对这一问题，可以采取以下方法进行解决：
重新采样：通过欠采样或过采样的方式来平衡各个类别的样本数量。欠采样是随机删除多数类别样本或者根据某种规则选择删除样本，以减少多数类别的样本数量；过采样则是通过复制少数类别的样本或者生成新的少数类别样本来增加少数类别的样本数量。这样可以使各个类别的样本数量接近，从而减小样本不平衡带来的影响。
类别加权：在损失函数中为不同类别赋予不同的权重，使得模型更加关注少数类别的样本。通常可以根据样本的类别分布情况来动态调整权重，使得模型更加偏向于学习少数类别的特征。
引入合成样本：通过合成少数类别的样本来增加其数量，常见的方法包括SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等，这些方法可以根据已有的少数类别样本生成新的样本，以增加少数类别的样本数量。
使用集成学习：通过集成多个不同的模型，如Bagging、Boosting等方法，可以有效地减小样本不平衡带来的影响。这些方法可以结合多个模型的预测结果，从而提高模型对少数类别的识别能力。
特征工程：通过对特征进行处理，如降维、筛选、增加新特征等方法，可以提高模型对少数类别的区分能力，从而减小样本不平衡带来的影响。
综合以上方法，可以有效地解决神经网络控制中的样本不平衡问题，提高模型对少数类别的识别能力。
关键词：神经网络，样本不平衡，重新采样，类别加权，合成样本，集成学习，特征工程
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