一、

在图像分类任务中，类别不平衡问题是影响模型性Neng的核心挑战之一。当不同类别的样本数量存在显著差异时模型容易偏向多数类，导致少数类的分类准确率大幅下降。这一现象无疑会对实际应用造成严重的影响，suo以呢，如何有效解决类别不平衡问题成为了一个亟待解决的问题，不靠谱。。

二、 数据预处理

数据预处理是解决类别不平衡问题的第一步， 重采样：tong过增加少数类的样本数量或减少多数类的样本数量来平衡数据集。重采样分为过采样和欠采样两种方法。过采样是tong过复制少数类样本或生成合成样本增加少数类数量，欠采样则是随机删除多数类样本以平衡数据集。比方说可yi使用Python中的imbalanced-learn库实现SMOTE算法。 数据增强：针对少数类样本， 可tong过几何变换、颜色扰动、混合增强等方法生成新样本，从而增加少数类的样本数量。比方说可yi使用albumentations库实现增强。 三、 模型优化 模型优化是解决类别不平衡问题的另一个关键步骤， 损失函数改进：采用加权交叉熵损失函数，为不同类别分配权重，权重与样本数量成反比，从而降低多数类对损失函数的影响。比方说在PyTorch中可yi使用自定义的加权交叉熵损失函数。 歇了吧... 评价指标选择：准确率无法全面反映模型性Neng。推荐使用精确率、召回率、等指标来评估模型性Neng。 四、 训练策略 训练策略是解决类别不平衡问题的另一个重要环节， 两阶段训练法：先说说在原始不平衡数据集上预训练模型，学习通用特征；ran后在平衡后的数据集上微调模型，保留少数类的分类Neng力。 Bagging集成：对少数类样本进行过采样， 对多数类样本进行欠采样，训练多个基学习器，ran后tong过投票或平均的方式得到到头来预测后来啊。 解决图像分类中的类别不平衡问题是一个复杂且具有挑战性的任务。本文从数据预处理、 模型优化、训练策略三个维度，系统性梳理了应对类别不平衡的实用技巧，并tong过代码示例展示了这些技巧的应用。实际项目中，建议从简单方法入手，逐步尝试复杂策略，以平衡效果与效率。