CNN использует EarlyStopping путем обучения с несбалансированным набором данных - настройка class_weights и f1-score

Question

Я хочу использовать EarlyStopping для обучения CNN с очень несбалансированным набором данных. Я читал об установке весов классов следующим образом:

class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y_train), y_train))

model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, class_weight=class_weights.......

или использование показателя f1 вместо "потери" или "точности" в качестве критерия остановки.

Но мне интересно, стоит ли мне соединить оба вместе? Или достаточно установить только веса классов для EarlyStopping?

Очень надеюсь на подсказки, это очень важно

Большое спасибо