Downsampling Pembelajaran Mesin

1. Apa yang downsampling dalam pembelajaran mesin?
2. Mengapa Pembelajaran Mesin Downsample?
3. Apakah downsampling mengurangi akurasi?
4. Mengapa kita menggunakan downsampling?

Apa yang downsampling dalam pembelajaran mesin?

Downsampling (dalam konteks ini) berarti pelatihan pada subset yang sangat rendah dari contoh kelas mayoritas. Peningkatan berat badan berarti menambahkan contoh bobot ke kelas downsampled sama dengan faktor yang Anda downsampled.

Mengapa Pembelajaran Mesin Downsample?

Downsampling adalah mekanisme yang mengurangi jumlah sampel pelatihan yang termasuk dalam kelas mayoritas. Karena membantu meratakan jumlah kategori target. Dengan menghapus data yang dikumpulkan, kami cenderung kehilangan begitu banyak informasi yang berharga.

Apakah downsampling mengurangi akurasi?

Dengan meningkatnya tingkat downsampling, presisi semua model meningkat, karena lebih banyak informasi latar belakang disediakan dalam pelatihan yang ditetapkan untuk menghindari positif palsu. Berbeda dengan detektor dua tahap, SSD memiliki akurasi deteksi yang jauh lebih rendah.

Mengapa kita menggunakan downsampling?

Downsampling memungkinkan Anda untuk membuat model yang lebih kecil karena algoritma pembelajaran mesin tidak memerlukan banyak titik data pelatihan. Untuk AI tertanam, penggunaan memori sangat penting; Membuat model yang lebih kecil tetapi masih sangat akurat memungkinkan Anda menghemat ruang untuk kode aplikasi lainnya dan proses pada perangkat.