Fastai怎么处理不平衡数据集

Fastai提供了一种处理不平衡数据集的方法，可以通过使用权重调整或重采样来处理不平衡数据集。

1. 使用权重调整：Fastai中的class_weight参数可以用来调整每个类别的权重，以处理不平衡数据集。可以通过设置class_weight参数来给予不同类别不同的权重，让模型更加关注少数类别的样本。

learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy, loss_func=CrossEntropyLossFlat(weight=class_weight))

2. 重采样：Fastai中提供了weighted_dataloaders函数，可以通过设置weights参数来进行重采样，让少数类别的样本在训练过程中被重复采样，从而平衡数据集。

weights = [0.5, 0.5]  # 设置权重比例
dls = ImageDataLoaders.from_df(df, valid_pct=0.2, item_tfms=Resize(224), num_workers=0, bs=64)
dls = dls.weighted_dataloaders(weights)

通过以上两种方法，可以有效地处理不平衡数据集，提高模型在少数类别上的性能表现。