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El muestreo ascendente es un procedimiento en el que se inyectan puntos de datos generados sintéticamente (correspondientes a la clase minoritaria) en el conjunto de datos. Después de este proceso, los recuentos de ambas etiquetas son casi los mismos. Este procedimiento de ecualización evita que el modelo se incline hacia la clase mayoritaria.
- ¿Qué es el muestreo ascendente en el aprendizaje profundo??
- ¿Cómo se eleva los datos??
- ¿Para qué se usa el muestreo??
- ¿Qué es el muestreo ascendente en el procesamiento de imágenes??
¿Qué es el muestreo ascendente en el aprendizaje profundo??
La capa de muestreo ascendente es una capa simple sin pesos que duplicarán las dimensiones de la entrada y se pueden usar en un modelo generativo cuando se le sigue una capa convolucional tradicional.
¿Cómo se eleva los datos??
Puede mejorar un conjunto de datos simplemente copiando registros de clases minoritarias. Puede hacerlo a través del método REAMP () desde el sklearn. módulo utilizado, como se muestra en el siguiente script. Puede ver que en este caso, el primer argumento que aprobamos el método de resample () es nuestra clase minoritaria, yo.mi. nuestro conjunto de datos de spam.
¿Para qué se usa el muestreo??
El propósito del muestreo es manipular una señal para aumentar artificialmente la velocidad de muestreo.
¿Qué es el muestreo ascendente en el procesamiento de imágenes??
El muestreo ascendente es el aumento de la resolución espacial mientras mantiene la representación 2D de una imagen. Por lo general, se usa para acercarse a una pequeña región de una imagen, y para eliminar el efecto de pixelación que surge cuando se muestra una imagen de baja resolución en un marco relativamente grande.
