在大模型训练中，数据不平衡问题常常成为性能瓶颈。本文将通过对比不同处理策略，帮助AI工程师有效应对这一挑战。
问题背景
当训练数据集中各类别样本数量差异巨大时（如医疗影像中正常样本vs异常样本比例为100:1），模型容易偏向多数类，导致少数类识别效果差。这在实际应用中尤为关键，比如欺诈检测、疾病诊断等。
对比方案
1. 欠采样（Undersampling）
通过随机删除多数类样本降低其数量，使数据分布趋于平衡。此方法简单直接但可能丢失重要信息。
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
2. 过采样（Oversampling）
增加少数类样本数量，常用SMOTE算法生成合成样本。该方法能保留原始数据特征，但可能引入噪声。
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
3. 加权损失函数（Weighted Loss）
在损失计算时为不同类别分配不同权重，使模型更关注少数类。适用于无法修改数据集的情况。
import torch.nn.functional as F
loss = F.cross_entropy(outputs, targets, weight=torch.tensor([1.0, 5.0])) # 少数类权重更高
实验对比
使用CIFAR-10数据集，将其中3类作为少数类进行实验。结果表明：
- 欠采样：准确率下降明显，但训练时间减少
- 过采样：准确率提升显著，但存在过拟合风险
- 加权损失：平衡性能与效率，推荐在实际项目中优先尝试
总结
针对大模型训练中的不平衡问题，应结合具体业务场景选择策略。建议先尝试加权损失，再根据效果决定是否引入数据增强手段。
本方案已在多个开源项目中验证可复现性，欢迎在社区分享你的实践案例。
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