关于pytorch处理类别不平衡的问题
当训练样本不均匀时，我们可以采用过采样、欠采样、数据增强等手段来避免过拟合。今天遇到一个3d点云数据集合，样本分布极不均匀，正例与负例相差4-5个数量级。数据增强效果就不会太好了，另外过采样也不太合适，因为是空间数据，新增的点有可能会对真实分布产生未知影响。所以采用欠采样来缓解类别不平衡的问题。
下面的代码展示了如何使用WeightedRandomSampler来完成抽样。
numDataPoints = 1000
data_dim = 5
bs = 100
# Create dummy data with class imbalance 9 to 1
data = torch.Float
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