這是兩種解決分類訓練過程中資料量不平衡的取樣方法
拿二分類舉例，期望陽性樣本數量：陰性樣本數量 = 1：1，但實際上陽性樣本數量：陰性樣本數量 = 1000：100
將100資料複製10份，達到兩個樣本數量之比為1000：1000
將1000資料隨機抽取100份，達到兩個樣本數量之比為100：100
卷積神經網路（cnn）是由卷積層/池化層/啟用層……組成的「自上而下」的多層網路，原始影象從cnn頂層輸入，到底層生成特徵圖，這個過程稱為下取樣
相反的，由乙個特徵圖反推出原圖的過程稱為上取樣
降取樣，過取樣，欠取樣，子取樣，下取樣，上取樣
取樣 2048hz對訊號來說是過取樣了，事實上只要訊號不混疊就好 滿足尼奎斯特取樣定理 所以可 以對過取樣的訊號作抽取，即是所謂的 降取樣 在現場中取樣往往受具體條件的限止，或者不存在300hz的取樣率，或除錯非常困難等等。若 r 1，則rfs 2就遠大於音訊訊號的最高頻率fm，這使得量化雜訊大部分...
降取樣，過取樣，欠取樣，子取樣，下取樣，上取樣
取樣 2048hz對訊號來說是過取樣了，事實上只要訊號不混疊就好 滿足尼奎斯特取樣定理 所以可 以對過取樣的訊號作抽取，即是所謂的 降取樣 在現場中取樣往往受具體條件的限止，或者不存在300hz的取樣率，或除錯非常困難等等。若 r 1，則rfs 2就遠大於音訊訊號的最高頻率fm，這使得量化雜訊大部分...
降取樣，過取樣，欠取樣，子取樣，下取樣
這幾天看了一篇將關於降取樣，過取樣，欠取樣，子取樣，下取樣 的文章，寫的挺好的，直接給出鏈結，文章比較長不貼過來了。簡單的說 過取樣是取樣頻率大於最高頻率的兩倍 奈奎斯特取樣率 實際對低通訊號取樣也是2.5倍左右過取樣。欠取樣就是小於奈奎斯特取樣率，應該就指帶通取樣吧。上取樣和下取樣其實對數碼訊號進...