通过改变随机欠采样来处理数据不平衡问题？

如何解决通过改变随机欠采样来处理数据不平衡问题？

我的视频数据非常不平衡，分为4类（有2个次要课程和2个主要课程）。 在每个时期为每个类别传递相等数量的样本是一个好主意，但是大多数类别的样本在每个时期将有所不同，次要类别的样本将相同。 例如如果我有（10 12 100 90）每个班级的样本。是否可以通过假设20 * 4的样本（次要类别将被过度采样而主要类别将被采样不足）？在每个时期，来自主要班级的不同样本将接受培训，但针对次要班级的相同。它将如何影响我的训练？

谢谢。