数据不均衡处理五：深度学习

在处理数据不均衡问题时，迁移学习、自编码器和半监督学习是一些有效的方法。这些技术可以帮助模型更好地学习数据的分布特征，提高对少数类样本的识别能力，并改善整体的分类性能。

目录

一：迁移学习

二：自编码器

三：半监督学习

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一：迁移学习

迁移学习通过利用源领域的知识来帮助目标领域的学习任务。在数据不均衡问题中，可以使用迁移学习来从源领域学习到的知识和特征，帮助改善目标领域的分类性能。可以通过迁移学习将在大量数据上训练的模型迁移到数据不均衡的任务上，从而提高模型对少数类样本的识别能力。

下面的代码加载了一个预训练的ResNet-50模型,并修改了最后一层以适应我们的分类任务。为了处理数据不均衡问题，使用了两种方法：
1、类别权重:使用sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight计算每个类别的权重,并在损失函数中使用这些权重。
2、加权随机采样器:使用torch.utils.data.WeightedRandomSampler根据每个样本的类别权重进行采样。这样，少数类的样本在训练过程中被选中的概率会增加。