Howtosignalprocessing
- O que está amostrando e reduzindo a amostragem em aprendizado profundo?
- O que está amostrando na aprendizagem profunda?
- É melhor desmembrar ou aumentar a amostra?
- Qual é o efeito de upsampling e desmontagem?
O que está amostrando e reduzindo a amostragem em aprendizado profundo?
Redução de downspling e peso de peso
Vamos começar definindo esses dois novos termos: desmontagem (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.
O que está amostrando na aprendizagem profunda?
A camada de amostragem é uma camada simples, sem pesos que dobrará as dimensões da entrada e pode ser usada em um modelo generativo quando seguido por uma camada convolucional tradicional.
É melhor desmembrar ou aumentar a amostra?
Depende do nível de certeza que você precisa. Se você não precisa de certeza matemática e só quer uma heurística, a amostragem é mais rápida e a amostragem é mais precisa.
Qual é o efeito de upsampling e desmontagem?
Downsampling é a redução da resolução espacial, mantendo a mesma representação bidimensional (2D). Normalmente é usado para reduzir os requisitos de armazenamento e/ou transmissão das imagens. Upsampling é o aumento da resolução espacial, mantendo a representação 2D de uma imagem.
