Imbalanced Dataset Sampler：解决数据不平衡问题的利器

Imbalanced Dataset Sampler：解决数据不平衡问题的利器

imbalanced-dataset-sampler A (PyTorch) imbalanced dataset sampler for oversampling low frequent classes and undersampling high frequent ones. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-dataset-sampler

1. 项目基础介绍

Imbalanced Dataset Sampler 是一个基于 PyTorch 的开源项目，主要使用 Python 编程语言开发。该项目旨在解决机器学习中常见的数据不平衡问题，通过自动调整采样权重，帮助模型更均衡地学习不同类别的数据。

2. 核心功能

• 自动调整采样权重：该 sampler 能够根据每个类的样本数量自动计算采样权重，确保在训练过程中各类别的样本被均匀地考虑。
• 避免创建新的平衡数据集：通过调整权重而非简单地复制或删除样本，可以避免创建新的平衡数据集，从而减少计算和存储负担。
• 减少过拟合：结合数据增强技术，该 sampler 有助于减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。

3. 最近更新的功能

• 优化性能：项目最近对采样算法进行了优化，提高了采样效率，减少了计算时间。
• 增加示例代码：为了帮助用户更好地理解和使用 sampler，项目添加了更多示例代码，包括如何在 PyTorch DataLoader 中使用该 sampler。
• 改进文档：更新了项目文档，使其更加详细和易于理解，包括安装方法、使用指南以及常见问题解答。

通过这些更新，Imbalanced Dataset Sampler 进一步提升了其易用性和性能，为处理数据不平衡问题提供了更加高效和便捷的解决方案。

imbalanced-dataset-sampler A (PyTorch) imbalanced dataset sampler for oversampling low frequent classes and undersampling high frequent ones. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-dataset-sampler