9## 介绍提前声明一点过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的而上采样和下采样是对与单张图片来说的。1.过采样和前采样欠采样undersampling当数据不平衡的时比如样本标签1有10000个数据样本标签0有6000个数据时为了保持样本数目的平衡可以选择减少标签1的数据量这个过程就叫做欠采样。**过采样oversampling**减少数据量固然可以达到以上效果并且在一定程度上防止过拟合但是这也牺牲了数据因此存在另一种增加样本的采样方法也就是增加标签0的样本数最经典的过采样算法就是SMOTE这里就不深入介绍了。上采样和下采样这是针对一张图片来说的重采样分为上采样和下采样下采样downsampling or subsampling : 缩小图像或称为下采样subsampled或降采样downsampled的主要目的有两个1、使得图像符合显示区域的大小2、生成对应图像的缩略图。**上采样(upsampling)**原理图像放大几乎都是采用内插值方法即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。无论缩放图像下采样还是放大图像上采样采样方式有很多种。如最近邻插值双线性插值均值插值中值插值等方法。在AlexNet中就使用了较合适的插值方法。各种插值方法都有各自的优缺点。
