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Upsampling é um procedimento em que os pontos de dados gerados sinteticamente (correspondentes à classe minoritária) são injetados no conjunto de dados. Após esse processo, as contagens de ambos os rótulos são quase iguais. Este procedimento de equalização impede que o modelo se incline para a classe majoritária.
- O que está amostrando na aprendizagem profunda?
- Como você usa dados?
- O que está amostral usado para?
- O que está amostragem no processamento de imagens?
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.
Como você usa dados?
Você pode aprimorar um conjunto de dados simplesmente copiando registros de classes minoritárias. Você pode fazer isso através do método reample () do Sklearn. Módulo Utils, conforme mostrado no script a seguir. Você pode ver que, neste caso, o primeiro argumento que passamos no método reample () é a nossa classe minoritária, eu.e. Nosso conjunto de dados de spam.
O que está amostral usado para?
O objetivo da amostragem é manipular um sinal para aumentar artificialmente a taxa de amostragem.
O que está amostragem no processamento de imagens?
Upsampling é o aumento da resolução espacial, mantendo a representação 2D de uma imagem. É normalmente usado para ampliar uma pequena região de uma imagem e para eliminar o efeito de pixelação que surge quando uma imagem de baixa resolução é exibida em um quadro relativamente grande.
