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Fastai怎么处理不平衡数据集

lewis 6年前 (2020-01-25) 阅读数 14 #大数据
文章标签 Fastai

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))
  1. 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。

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