原文:機器學習中的 上采樣 下采樣 過采樣 欠采樣

. 過采樣和欠采樣 這是兩種解決分類訓練過程中數據量不平衡的采樣方法 拿二分類舉例,期望陽性樣本數量:陰性樣本數量 : ,但實際上陽性樣本數量:陰性樣本數量 : 過采樣 將 數據復制 份,達到兩個樣本數量之比為 : 欠采樣 將 數據隨機抽取 份,達到兩個樣本數量之比為 : . 上采樣和下采樣 卷積神經網絡 CNN 是由卷積層 池化層 激活層 組成的 自上而下 的多層網絡,原始圖像從CNN頂層輸入 ...

2020-08-26 16:42 0 2660 推薦指數:

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采樣,過采樣采樣,子采樣采樣,上采樣

采樣: 2048HZ對信號來說是過采樣了,事實上只要信號不混疊就好(滿足尼奎斯特采樣定理),所以可 以對過采樣的信號作抽取,即是所謂的“降采樣”。 在現場采樣往往受具體條件的限止,或者不存在300HZ的采樣率,或調試非常困難 ...

Sun Feb 05 06:27:00 CST 2017 0 5074
采樣/采樣

采樣,對於一個不均衡的數據,讓目標值(如0和1分類)的樣本數據量相同,且以數據量少的一方的樣本數量 ...

Wed Jun 23 23:36:00 CST 2021 0 237
圖像的上采樣 采樣

目的 縮小圖像(或稱為采樣(subsampled)或降采樣(downsampled))的主要目的: 1、使得圖像符合顯示區域的大小; 2、生成對應圖像的縮略圖。 放大圖像(或稱為上采樣(upsampling)或圖像插值(interpolating))的主要目的是放大原圖像,從而可以顯示 ...

Fri May 17 00:06:00 CST 2019 0 881
采樣與上采樣

縮小圖像(或稱為采樣(subsampled)或降采樣(downsampled))的主要目的有兩個:1、使得圖像符合顯示區域的大小;2、生成對應圖像的縮略圖。 放大圖像(或稱為上采樣(upsampling)或圖像插值(interpolating))的主要目的是放大原圖像,從而可以顯示在更高 ...

Tue Nov 14 03:46:00 CST 2017 0 2300
采樣采樣

縮小圖像(或稱為采樣(subsampled)或降采樣(downsampled))的主要目的有兩個:1、使得圖像符合顯示區域的大小;2、生成對應圖像的縮略圖。 放大圖像(或稱為上采樣(upsampling)或圖像插值(interpolating))的主要目的是放大原圖像,從而可以顯示在更高 ...

Wed May 31 23:26:00 CST 2017 0 25824
機器學習常見的采樣方法

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 ...

Sat Aug 03 00:01:00 CST 2019 0 3556
機器學習類別不平衡處理之采樣(undersampling)

類別不平衡就是指分類任務不同類別的訓練樣例數目差別很大的情況 常用的做法有三種,分別是1.采樣, 2.過采樣, 3.閾值移動 由於這幾天做的project的target為正值的概率不到4%,且數據量足夠大,所以我采用了采樣采樣,即去除一些反例使得正、反例數目接近,然后再進行學習 ...

Wed May 23 04:35:00 CST 2018 0 9646
 
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