PyTorchで不均衡データをどのように処理するか。

通常、PyTorchでの不均衡データの処理方法にはいくつかあります。

1. 体重

weights = [0.1, 0.9] # 类别权重
criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.Tensor(weights))

1. データの操作を支援するtorch.utils.data
2. 重み付きランダムサンプラー

from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

weights = [0.1, 0.9] # 类别权重
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(dataset), replacement=True)

1. データオーグメンテーション：データオーグメンテーションは、少数クラスのサンプルを増やすことによってデータセットを拡大し、異なるクラスのサンプル数をバランスよくすることができます。

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(10),
    transforms.RandomResizedCrop(224),
])

これらは、不均衡なデータを処理するためのいくつかの一般的な方法です。実際のアプリケーションでは、データセットの特徴や要件に応じて適切な方法を選択することができます。