Fastai提供了一種處理不平衡數據集的方法，可以通過使用權重調整或重采樣來處理不平衡數據集。
class_weight參數可以用來調整每個類別的權重，以處理不平衡數據集。可以通過設置class_weight參數來給予不同類別不同的權重，讓模型更加關注少數類別的樣本。learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy, loss_func=CrossEntropyLossFlat(weight=class_weight))
weighted_dataloaders函數，可以通過設置weights參數來進行重采樣，讓少數類別的樣本在訓練過程中被重復采樣，從而平衡數據集。weights = [0.5, 0.5] # 設置權重比例
dls = ImageDataLoaders.from_df(df, valid_pct=0.2, item_tfms=Resize(224), num_workers=0, bs=64)
dls = dls.weighted_dataloaders(weights)
通過以上兩種方法，可以有效地處理不平衡數據集，提高模型在少數類別上的性能表現。
