garge33limer/imbalanced-dataset-sampler

这是一个 PyTorch 训练用的采样器，专门解决类别不平衡数据集的训练偏差问题。比如医疗影像里正常样本远多于罕见病样本，直接训练模型会倾向于把所有图都判为正常，表面准确率很高但少数类几乎全错。ImbalancedDatasetSampler 会在每个 epoch 采样时自动重加权，让少数类被抽到的概率提高，从而在不复制数据、不丢弃多数类样本的前提下平衡类别分布，配合数据增强还能缓解过拟合。相比手工做欠采样或过采样，它不用你先造一份平衡数据集，直接接进 DataLoader 就能用。适合正在处理欺诈检测、罕见病识别、缺陷检测这类长尾分布数据的算法工程师和深度学习从业者；如果你的项目数据本来就均衡，或者不做模型训练，那跟你就没什么关系。

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