Metode Upsampling

Upsampling adalah prosedur di mana titik data yang dihasilkan secara sintetis (sesuai dengan kelas minoritas) disuntikkan ke dalam dataset. Setelah proses ini, jumlah kedua label hampir sama. Prosedur penyetaraan ini mencegah model condong menuju kelas mayoritas.

1. Apa yang membuat pembelajaran mendalam?
2. Bagaimana Anda meningkatkan data?
3. Untuk apa yang digunakan untuk digunakan?
4. Apa yang menarik dalam pemrosesan gambar?

Apa yang membuat pembelajaran mendalam?

Lapisan upampling adalah lapisan sederhana tanpa bobot yang akan menggandakan dimensi input dan dapat digunakan dalam model generatif ketika diikuti oleh lapisan konvolusional tradisional.

Bagaimana Anda meningkatkan data?

Anda dapat meningkatkan dataset dengan hanya menyalin catatan dari kelas minoritas. Anda dapat melakukannya melalui metode resample () dari sklearn. memanfaatkan modul, seperti yang ditunjukkan dalam skrip berikut. Anda dapat melihat bahwa dalam hal ini, argumen pertama yang kami lewati metode resample () adalah kelas minoritas kami, saya.e. Dataset spam kami.

Untuk apa yang digunakan untuk digunakan?

Tujuan upsampling adalah untuk memanipulasi sinyal untuk meningkatkan laju pengambilan sampel secara artifisial.

Apa yang menarik dalam pemrosesan gambar?

Upsampling adalah peningkatan resolusi spasial sambil menjaga representasi 2D dari suatu gambar. Biasanya digunakan untuk memperbesar daerah kecil gambar, dan untuk menghilangkan efek pikselasi yang muncul ketika gambar resolusi rendah ditampilkan pada bingkai yang relatif besar.