728x90 OverSampling1 [PYTORCH] WeightedRandomSampler를 이용한 불균형 데이터 처리 방법 및 7가지 실무 해결 가이드 현실 세계의 데이터는 결코 공평하지 않습니다. 암 진단 데이터셋에서 정상 데이터가 99%이고 암 데이터가 1%인 상황은 매우 흔합니다. 이러한 **클래스 불균형(Class Imbalance)** 상황에서 일반적인 무작위 샘플링을 사용하면, 모델은 단순히 다수 클래스만 맞추도록 학습되어 정작 중요한 소수 클래스를 식별하지 못하게 됩니다. PyTorch의 WeightedRandomSampler는 이러한 통계적 편향을 학습 파이프라인 레벨에서 우아하게 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 본 가이드에서는 가중치 계산의 수학적 원리부터 7가지 실무 시나리오별 구현 예제까지 상세히 다룹니다.1. 불균형 데이터 문제와 WeightedRandomSampler의 필요성모델 학습 시 DataLoader에서 shuffle=.. 2026. 3. 25. 이전 1 다음 728x90
