训练集有 10000 张正常图和 200 张缺陷图，缺陷分 4 类：划痕 150 张、异物 30 张、缺角 15 张、裂纹 5 张。你要训一个 5 分类（含正常）分类器。请说明你会怎么处理这个不平衡：损失函数和采样策略分别怎么选？裂纹只有 5 张，要不要过采样补到和其他类一样多？

面试官在考什么

判断候选人是否分得清"类间数量不平衡"和"少数类样本本身形态单一"这两个叠加在一起的问题，以及简单复制少数类会带来什么后果。

类别不平衡

回答框架 · 前两步

1. accuracy 在这里没有意义：全预测为正常就有 10000/10200≈98%，要看每类的 recall、混淆矩阵、macro-F1，裂纹类要单独看
2. 不能把裂纹 5 张硬过采样到 150 张：本质是把 5 张复制 30 份，模型只会记住这 5 张的具体形态，遇到新形态的裂纹仍然漏检

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• 你的训练集有 20 万张 OK 图、800 张缺陷图，缺陷分 5 类：划痕 500 张、脏污 150 张、凹坑 40 张、压伤 60 张、异物 50 张。目标是把 5 类都做到可用。请给出你处理不平衡的具体动作顺序和取舍，并说明每一步是为了解决哪个层面的不平衡。