图像分类总被少数类"拖后腿"？三招让PyTorch模型雨露均沾

引言：当数据集不再公平

在医疗影像分类项目中，新手开发者小张遇到了经典难题：他的肺炎检测模型对正常胸片准确率达98%，但对肺炎样本识别率仅40%。这种"类别不平衡"问题困扰着80%的计算机视觉开发者——当某个类别样本量不足其他类的1/10时，模型就会产生严重偏见。本文将分享三种用PyTorch解决该问题的实战技巧。

实战解决方案

假设我们有一个10万张图片的数据集，其中"正常:肺炎=9:1"，采用ResNet18架构。以下三种方法可显著提升少数类识别率：

• 加权损失函数 - 给少数派加权重
  

  class_weights = torch.tensor([1.0, 9.0])  # 正常类权重1，肺炎类权重9
  criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)

  
  原理：反向传播时放大少数类样本的梯度影响
• 过采样(oversampling) - 复制关键样本
  

  from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
  weights = [9 if label==0 else 1 for _,label in dataset] 
  sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=len(weights))

  
  效果：使DataLoader每次迭代都能抽到肺炎样本
• 困难样本挖掘(Hard Example Mining) - 针对性强化
  

  # 在每个epoch后筛选误诊样本
  misclassified = [idx for idx,(data,label) in enumerate(loader) 
                  if model(data).argmax() != label]
  new_dataset = original_dataset + Subset(original_dataset, misclassified)

  
  优势：动态聚焦模型薄弱环节

医疗影像真实案例

某三甲医院采用上述组合策略后，肺炎检测指标显著提升：

• 召回率从41%→89%
• F1-score从0.52→0.86
• Kaggle数据集测试显示过采样+加权损失组合效果最佳

2023技术新动向

ICCV最新论文《Class-Balanced Distillation》提出：用平衡数据集训练教师模型，其输出作为学生模型的软标签。在ImageNet-1K不平衡子集上，该方法使ResNet50对尾部类别的准确率提升17.2%。

结论：平衡之道

当遇到"模型对某些类别视而不见"时，开发者应：1）检查类别分布直方图 2）优先尝试加权损失+过采样组合 3）在测试集拆分时保持原始不平衡比例。实践表明，这些方法在工业质检、罕见病诊断等场景中，可使少数类识别率平均提升35%以上。记住：好的CV模型不仅需要精度，更需要公平性。