Metody próbkowania

Upsesampling to procedura, w której syntetycznie wygenerowane punkty danych (odpowiadające klasie mniejszościowej) są wstrzykiwane do zestawu danych. Po tym procesie liczby obu etykiet są prawie takie same. Ta procedura wyrównania zapobiega skłonności modelu do klasy większości.

1. Co jest zwiększane w głębokim uczeniu się?
2. Jak zwiększyć próbkę danych?
3. Do czego używane jest wzrost?
4. Co jest zwiększane w przetwarzaniu obrazu?

Co jest zwiększane w głębokim uczeniu się?

Warstwa montażowa jest prosta warstwa bez wag, która podwoi wymiary wejścia i może być używana w modelu generatywnym, a następnie tradycyjna warstwa konwolucyjna.

Jak zwiększyć próbkę danych?

Możesz zwiększyć liczbę zestawów danych, po prostu kopiując rekordy z klas mniejszościowych. Możesz to zrobić metodą resample () ze sklearn. Moduł Utils, jak pokazano w poniższym skrypcie. Widać, że w tym przypadku pierwszym argumentem, który przekazujemy metodą resample (), jest nasza klasa mniejszościowa, i.mi. Nasz zestaw danych SPAM.

Do czego używane jest wzrost?

Celem zwiększania próbkowania jest manipulowanie sygnałem w celu sztucznego zwiększenia szybkości próbkowania.

Co jest zwiększane w przetwarzaniu obrazu?

Wzmocnienie to zwiększenie rozdzielczości przestrzennej przy jednoczesnym zachowaniu reprezentacji obrazu 2D. Jest zwykle używany do powiększenia w niewielkim regionie obrazu i do wyeliminowania efektu pikselowania, który powstaje, gdy obraz o niskiej rozdzielczości jest wyświetlany na stosunkowo dużej ramce.