PyTorch中如何处理不平衡数据集

在PyTorch中处理不平衡数据集的方法有多种，以下是一些常见的方法：加权采样：可以通过设置每个样本的权重来平衡数据集。在PyTorch中，可以使用WeightedRandomSampler来实现加权采样，从而增加少数类别的样本在训练过程中的权重。类别权重：在定义损失函数时，可以设置类别权重，使得损失函数更加关注少数类别的样本。例如，可以使用CrossEntropyLoss的weight参数来设置