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在深度学习尤其是图像识别领域，类别不平衡问题是一个普遍存在的挑战。这种不平衡通常
表现为某些类别的样本数量远多于其他类别，导致模型在训练过程中倾向于预测出现频率较
高的类别，从而忽视少数类别。为了解决这一问题，微调成为了一种有效的策略。本文将探
讨类别不平衡的影响、微调策略以及如何在实践中应用这些策略。
## 类别不平衡的影响
类别不平衡会对模型的性能产生显著影响，主要表现在以下几个方面：
1. **模型偏差**：模型可能会过度拟合多数类别，而忽视少数类别，导致对少数类别的识别
能力很差。
2. **性能评估失真**：简单地使用准确率等指标来评估模型性能可能会误导，因为模型可能
只是预测多数类别而已。
3. **特征学习不充分**：模型可能无法充分学习少数类别的特征，因为其样本数量较少，从
而导致对于少数类别的预测性能较差。
## 微调策略
为了解决类别不平衡问题，可以采用以下几种微调策略：
1. **过采样（Oversampling）**：增加少数类别的样本数，可以通过随机复制或生成新的合
成样本（如 SMOTE 方法）来实现。
2. **欠采样（Undersampling）**：减少多数类别的样本数，通过随机选择或使用更复杂的
算法（如 Tomek Links）来实现。
3. **合成样本生成**：使用算法生成新的样本，以增加少数类别的样本数。
4. **加权调整**：给不同类别的样本分配不同的权重，使模型在训练过程中更注意到少数类
样本。
5. **采样器定制**：使用自定义的采样器来调整每个类别的样本出现频率。
## 代码实现
以下是使用 Python 和 PyTorch 实现的微调示例，其中使用了 ResNet18 模型进行图像识别任
务的微调，并采用了加权随机采样器来处理类别不平衡问题。
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, WeightedRandomSampler
# 数据预处理
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原机小子
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