Howtosignalprocessing
- O que está diminuindo a amostragem no aprendizado de máquina?
- Por que o aprendizado de máquina downsample?
- A amostragem reduz a precisão?
- Por que usamos o downsampling?
O que está diminuindo a amostragem no aprendizado de máquina?
A amostragem de redução (neste contexto) significa treinamento em um subconjunto desproporcionalmente baixo dos exemplos de classe majoritária. Awaywaying significa adicionar um exemplo de peso à classe desmembrada igual ao fator pelo qual você diminuiu a amostra.
Por que o aprendizado de máquina downsample?
Downsampling é um mecanismo que reduz a contagem de amostras de treinamento que se enquadram na classe majoritária. Como ajuda a equilibrar as contagens das categorias de destino. Ao remover os dados coletados, tendemos a perder tantas informações valiosas.
A amostragem reduz a precisão?
Com o aumento da taxa de amostragem, todos os modelos de precisão aumentam, uma vez que mais informações em segundo plano são fornecidas no conjunto de treinamento para evitar falsos positivos. Em contraste com os detectores de duas etapas, o SSD tem uma precisão de detecção muito menor.
Por que usamos o downsampling?
A downsampling permite que você crie modelos ainda menores, já que o algoritmo de aprendizado de máquina não requer tantos pontos de dados de treinamento. Para a IA incorporada, o uso da memória é vital; Criar um modelo menor, mas ainda altamente preciso, permite economizar espaço para outros códigos e processos de aplicativos no dispositivo.
