Fastai怎么處理不平衡數(shù)據(jù)集

小億
84
2024-03-26 15:22:56

Fastai提供了一種處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法，可以通過使用權(quán)重調(diào)整或重采樣來處理不平衡數(shù)據(jù)集。

  1. 使用權(quán)重調(diào)整：Fastai中的class_weight參數(shù)可以用來調(diào)整每個(gè)類別的權(quán)重，以處理不平衡數(shù)據(jù)集?？梢酝ㄟ^設(shè)置class_weight參數(shù)來給予不同類別不同的權(quán)重，讓模型更加關(guān)注少數(shù)類別的樣本。
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy, loss_func=CrossEntropyLossFlat(weight=class_weight))
  1. 重采樣：Fastai中提供了weighted_dataloaders函數(shù)，可以通過設(shè)置weights參數(shù)來進(jìn)行重采樣，讓少數(shù)類別的樣本在訓(xùn)練過程中被重復(fù)采樣，從而平衡數(shù)據(jù)集。
weights = [0.5, 0.5]  # 設(shè)置權(quán)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)

通過以上兩種方法，可以有效地處理不平衡數(shù)據(jù)集，提高模型在少數(shù)類別上的性能表現(xiàn)。

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