Index 數據采樣的原因 常見的采樣算法 失衡樣本的采樣 0 2 數據采樣的原因 其實我們在訓練模型的過程，都會經常進行數據采樣，為了就是讓我們的模型可以更好的去學習數據的特征，從而讓效果更佳。但這是比較淺層的理解，更本質上，數據采樣就是對隨機現象的模擬，根據給定的概率分布從而模擬一個 ...

采樣方法 目錄 采樣方法 1 基礎采樣算法 2 馬爾科夫鏈蒙特卡洛 3 Gibbs采樣 4 切片采樣 5 混合蒙特卡洛算法 6 估計配分函數 在不會產生歧義的條件下，這里不對“采樣 ...

在語義分割中，要求輸入輸出的分辨率一樣大 在特征提取的時候，需要進行下采樣，所以在encode過程中，要進行相應的上采樣。 上采樣，即擴充圖像的h和w。 常見的上采樣方法有雙線性插值、轉置卷積、上采樣（unsampling）和上池化（unpooling）。 其中前兩種方法較為常見，后兩種 ...

應用場景：比如一個隨機事件包含4種情況，每種情況發生的概率分別為：$\frac{1}{2},\frac{1}{3},\frac{1}{12},\frac{1}{12}$，怎么產生符合這個概率的采樣方法？ 解決方法：Alias算法，O(1) 參考鏈接： 【1】中文：【數學】時間復雜度O ...

（1）下采樣 Downsampling 一般下采樣是通過構造一個三維體素柵格，然后在每個體素內用體素內的所有點的重心近似顯示體素中的其他點，這樣體素內所有點就用一個重心點來表示，進行下采樣的來達到濾波的效果，這樣就大大的減少了數據量，特別是在配准，曲面重建等工作之前作為預處理，可以很好的提高 ...

今天簡單列舉兩個常用的采樣方法：softmax采樣和gamble采樣。 在我們已知數據的概率分布后，想要根據已有的概率值，抽取出適合的數據。此時，就需要特定的采樣函數拿數據。 簡要代碼如下： 返回結果： ...

隨機采樣方法 蒙特卡洛（Monte Carlo）方法是二十世紀四十年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明，而被提出的一種以概率統計理論為基礎的數值計算方法。它的核心思想就是使用隨機數（或更常見的偽隨機數）來解決一些復雜的計算問題。 模擬方法:是一種基於“隨機數 ...

如果我們要求$f(x)$的積分，可化成， \[\int {\frac{{f(x)}}{{p(x)}}p(x)dx} \] $p(x)$是x的概率分布，假設${g(x) = \frac{{f(x)} ...