處理極端類別不平衡的數據集是深度學習中常見的問題，以下是一些處理方法：
采樣技術：通過上采樣或下采樣來平衡數據集中不同類別的樣本數量。上采樣是復制少數類樣本或生成合成樣本，使其與多數類樣本數量相近；而下采樣是刪除多數類樣本，使其與少數類樣本數量相近。
類別加權：在模型訓練時給不同類別的樣本賦予不同的權重，使得模型更加關注少數類樣本。
集成學習：通過結合多個不同的分類器來處理極端類別不平衡的數據集，例如使用集成方法（如Bagging、Boosting）或深度學習中的集成模型（如神經網絡集成）。
生成對抗網絡（GANs）：使用生成對抗網絡生成合成樣本，使得少數類樣本的數量增加，從而平衡數據集。
遷移學習：利用在其他數據集上預訓練的模型，在極端類別不平衡的數據集上進行微調，以提高模型性能。
以上是一些常見的處理極端類別不平衡數據集的方法，可以根據具體情況選擇合適的方法來處理數據集。
