1. 随机下采样 随机欠采样的思想同样比较简单,就是从多数类样本中随机选取一些剔除掉。这种方法的缺点是被剔除的样本可能包含着一些重要信息,致使学习出来的模型效果不好。 2. EasyEnsemble 和 BalanceCascade EasyEnsemble和BalanceCascade采用集成学习机制来处理传统随机欠采样中的信息丢失问题。 EasyEnsemble将多数类样本随...
通过下采样,可以减小图像的尺寸,从而节省存储空间。 3. **降低噪声**:在图像处理中,下采样可以帮助减少图像中的噪声。通过降低分辨率,一些高频噪声将被平滑掉,从而改善图像质量。 4. **特征提取**:在一些机器学习和计算机视觉任务中,下采样可以帮助提取图像的主要特征,减少冗余信息,从而提高模型的训练效率和泛化能力...
频域中发生的事情相当有趣,可以借助3:1下采样操作来解释,如下图所示。 当我们将信号下采样到较低的样本率时,可能会遇到低于采样定理所允许的频率,这可能导致混叠。此外,相邻的频谱可能也需要清理。因此,在下采样之前,我们应该应用一个低通滤波器,以确保信号中没有显著的能量超过新的较低样本率。 接下来,我们知道...
上采样?下采样?大白话理解-玛丽 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 4.3万 224 01:09:15 App 【DeepSeek+LoRA+FastAPI】开发人员如何微调大模型并暴露接口给后端调用 1.0万 27 09:23 App 逐字逐句过度解读——《玉盘》春晚版为什么删减原版 1.5万 4 04:12 App 全球第一款通用 Agent!Manus...
下采样是一种数据处理技术。下采样，也称为亚采样或降采样，是信号处理中的一个重要概念。以下是详细的解释：1. 定义：下采样是指从高频率的数据集中选择较低频率的数据点进行保留，而忽略其他高频数据的过程。简单来说，就是从原始数据中按照一定的比例减少数据的密度或者数量。这里的比例即为采样率。...
然而,为了不断追求更高的精度与更快的推理速度,我们在YoloV8的基础上进行了创新性改进,重点引入了先进的下采样模块和DUpsampling上采样模块。这些改进不仅显著提升了YoloV8的性能,还为其在复杂场景下的应用提供了更强大的支持。 文章链接: 代码语言:javascript...
采样是机器学习中不可或缺的一环,它能够提高模型的泛化能力和减少过拟合现象。下采样是采样的一个重要分支,其主要目的是在训练样本中筛选出更具代表性的样本,从而提高模型的性能。 一、引言 采样的方法众多,其中下采样方法尤为重要。下采样方法可以分为随机下采样、基于权重的下采样和基于聚类的下采样等。 二、下...
下采样：对平移和形变更加鲁棒，实现特征的不变性，同时起到了一定的降维的作用。局部连接--感受野(receptive field)感受野概念 局部连接会大大减少网络的参数。在处理图像这样的高维度输入时，让每个神经元都与前一层中的所有神经元进行全连接是不现实的，因为这会使参数量剧增，同时这也是传统人工神经网络全连接的...
下采样,间隔一定行或者列进行采样,达到降维效果 早期LeNet-5 就采样该采样方式。 LeNet-5 2 Max pooling 最大值采样 取滑动窗口内的最大值,做采样值,达到降维效果 AlexNet 采用该种采样方式,取窗口内最大值或平均值 如最后一个窗口 max(7,6,4,2)=7 ...