Méthodes d'échantillonnage

L'échantillonnage est une procédure où les points de données générés par synthèse (correspondant à la classe minoritaire) sont injectés dans l'ensemble de données. Après ce processus, les dénombrements des deux étiquettes sont presque les mêmes. Cette procédure d'égalisation empêche le modèle de s'incliner vers la classe majoritaire.

1. Qu'est-ce que l'échantillonnage dans l'apprentissage en profondeur?
2. Comment faire en sorte que les données échantillonnent?
3. Ce qui est échantillonnage utilisé pour?
4. Ce qui est échantillant dans le traitement d'image?

Qu'est-ce que l'échantillonnage dans l'apprentissage en profondeur?

La couche de mise à l'échantillonnage est une couche simple sans poids qui doublera les dimensions de l'entrée et peut être utilisée dans un modèle génératif lorsqu'il est suivi d'une couche de convolution traditionnelle.

Comment faire en sorte que les données échantillonnent?

Vous pouvez mettre un échantillonnage d'un ensemble de données en copie simplement des enregistrements à partir de classes minoritaires. Vous pouvez le faire via la méthode Resample () du sklearn. UTILS Module, comme indiqué dans le script suivant. Vous pouvez voir que dans ce cas, le premier argument que nous passons la méthode Resample () est notre classe minoritaire, je.e. Notre ensemble de données de spam.

Ce qui est échantillonnage utilisé pour?

Le but de l'échantillonnage est de manipuler un signal afin d'augmenter artificiellement le taux d'échantillonnage.

Ce qui est échantillant dans le traitement d'image?

L'échantillonnage est l'augmentation de la résolution spatiale tout en maintenant la représentation 2D d'une image. Il est généralement utilisé pour zoom sur une petite région d'une image, et pour éliminer l'effet de pixélation qui survient lorsqu'une image à basse résolution est affichée sur un cadre relativement grand.