Upsampling -Methoden

Upsampling ist ein Verfahren, bei dem synthetisch generierte Datenpunkte (entsprechend der Minderheitenklasse) in den Datensatz injiziert werden. Nach diesem Prozess sind die Zählungen beider Etiketten fast gleich. Dieses Ausgleichsverfahren verhindert, dass das Modell zur Mehrheitsklasse neigt.

1. Was ist ein Up -Sampling im tiefen Lernen??
2. Wie können Sie Daten belasten??
3. Wofür wird upsampling verwendet??
4. Was ist ein Up -Sampling in der Bildverarbeitung??

Was ist ein Up -Sampling im tiefen Lernen??

Die Upsampling -Schicht ist eine einfache Schicht ohne Gewichte, die die Eingabeabmessungen verdoppelt und in einem generativen Modell verwendet werden kann, wenn eine herkömmliche Faltungsschicht befolgt wird.

Wie können Sie Daten belasten??

Sie können einen Datensatz verbessern, indem Sie einfach Datensätze aus Minderheitenklassen kopieren. Sie können dies über die Resample () -Methode aus der Sklearn tun. Utils -Modul, wie im folgenden Skript gezeigt. Sie können sehen, dass in diesem Fall das erste Argument, das wir die RESABEM () -Methode übergeben, unsere Minderheitenklasse ist, i ist.e. unser Spam -Datensatz.

Wofür wird upsampling verwendet??

Der Zweck des Upsamplennens besteht darin, ein Signal zu manipulieren, um die Stichprobenrate künstlich zu erhöhen.

Was ist ein Up -Sampling in der Bildverarbeitung??

Upsampling ist die Erhöhung der räumlichen Auflösung, während die 2D -Darstellung eines Bildes beibehalten wird. Es wird normalerweise zum Zoomen in einem kleinen Bereich eines Bildes und zur Beseitigung des Pixelierungseffekts verwendet, der entsteht, wenn ein Bild mit niedriger Auflösung auf einem relativ großen Rahmen angezeigt wird.