Howtosignalprocessing
- Was ist ein Up -Sampling und Downsampling im maschinellen Lernen??
- Welches ist besser nach dem Sampling oder Abtastung?
- Was ist der Unterschied zwischen Up -Sampling und Downsampling?
- Warum brauchen wir upsampling im maschinellen Lernen??
Was ist ein Up -Sampling und Downsampling im maschinellen Lernen??
Downsampling (in diesem Zusammenhang) bedeutet das Training mit einer unverhältnismäßig niedrigen Untergruppe der Mehrheitsklassenbeispiele. Upweighing bedeutet, der Down -Sampled -Klasse ein Beispielgewicht zu erweitern, der dem Faktor entspricht, mit dem Sie abgetastet sind.
Welches ist besser nach dem Sampling oder Abtastung?
Downsampling, der manchmal auch als Dezimierung bezeichnet wird, verringert die Stichprobenrate. Upsampling oder Interpolation erhöht die Stichprobenrate. Bevor Sie diese Techniken verwenden, müssen Sie sich der folgenden Bekenntnisse bewusst sein.
Was ist der Unterschied zwischen Up -Sampling und Downsampling?
Downsampling ist die Verringerung der räumlichen Auflösung, während die gleiche zweidimensionale Repräsentation beibehält. Es wird normalerweise verwendet, um die Speicher- und/oder Übertragungsanforderungen von Bildern zu reduzieren. Upsampling ist die Erhöhung der räumlichen Auflösung, während die 2D -Darstellung eines Bildes beibehalten wird.
Warum brauchen wir upsampling im maschinellen Lernen??
Upsampling oder Überabtastung bezieht sich auf die Technik, um künstliche oder doppelte Datenpunkte oder der Minderheitenklasse -Probe zu erstellen, um das Klassenetikett auszugleichen. Es gibt verschiedene Überabtechniken, mit denen künstliche Datenpunkte erstellt werden können.
