Kaedah upsampling

Upsampling adalah prosedur di mana titik data yang dihasilkan secara sintetik (sepadan dengan kelas minoriti) disuntik ke dalam dataset. Selepas proses ini, tuduhan kedua -dua label hampir sama. Prosedur penyamaan ini menghalang model daripada menyatukan kelas majoriti.

1. Apa yang terkandung dalam pembelajaran mendalam?
2. Bagaimana anda menaikkan data?
3. Apa yang digunakan untuk digunakan?
4. Apa yang terkandung dalam pemprosesan imej?

Apa yang terkandung dalam pembelajaran mendalam?

Lapisan upsampling adalah lapisan mudah tanpa berat yang akan menggandakan dimensi input dan boleh digunakan dalam model generatif apabila diikuti oleh lapisan konvensional tradisional.

Bagaimana anda menaikkan data?

Anda boleh menaikkan dataset dengan hanya menyalin rekod dari kelas minoriti. Anda boleh melakukannya melalui kaedah resample () dari sklearn. Modul Util, seperti yang ditunjukkan dalam skrip berikut. Anda dapat melihat bahawa dalam kes ini, hujah pertama kami lulus kaedah resample () adalah kelas minoriti kami, i.e. dataset spam kami.

Apa yang digunakan untuk digunakan?

Tujuan upsampling adalah untuk memanipulasi isyarat untuk meningkatkan kadar pensampelan secara buatan.

Apa yang terkandung dalam pemprosesan imej?

Upsampling adalah peningkatan resolusi spatial sambil mengekalkan perwakilan 2D imej. Ia biasanya digunakan untuk mengezum di kawasan kecil imej, dan untuk menghapuskan kesan pixelation yang timbul apabila imej resolusi rendah dipaparkan pada bingkai yang agak besar.