使用自定义数据微调GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yaml

[chen1234520]

使用自定的数据微调GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yaml特征提取模型，里面有两个参数
relabel: True
sampler:
id_list: [50030, 80700, 92019, 96015] # be careful when set relabel=True
使用自定义的数据集，类别有17000类，请问上面两个参数是什么含义？需要根据自己的数据集类别数量更改吗？另外请问哪里能找到参考文档。https://paddleclas.readthedocs.io/zh-cn/latest/这个地址上看不到所有的参数信息。

[TingquanGao]

建议优先使用 PaddleX 进行模型开发，PaddleX 大幅简化了模型的训练参数配置，相关文档。使用 PaddleClas 的话，相关文档。你这个需求的话，建议用大一点的模型：GeneralRecognitionV2_CLIP_vit_base

关于两个参数：

1. relabel ：对class id从0重新开始排序，适用于当id不是从0开始或是非连续的情况，通常置为False即可，只有当起始id远大于0，或是严重的不连续时建议设置为True；
2. id_list：只在PKSampler中会用到，是用来调整数据解决样本不均衡问题的，就是将id_list[0]~id_list[1]之间的类别的数据重复采样ratio[0]倍。