Rembourrage et fouler dans CNN

1. Qu'est-ce que la foulée et le rembourrage dans CNN?
2. Qu'est-ce que le rembourrage dans CNN?
3. Comment CNN Stride and Paddding est-il calculé?
4. Pourquoi utiliser la foulée dans CNN?

Qu'est-ce que la foulée et le rembourrage dans CNN?

La foulée indique le nombre d'étapes que nous déplaçons dans chaque étapes de la convolution.Par défaut c'est un. Convolution avec la foulée 1. On peut observer que la taille de la sortie est plus petite cette entrée. Pour maintenir la dimension de la sortie comme dans l'entrée, nous utilisons un rembourrage. Le rembourrage est un processus d'ajout de zéros à la matrice d'entrée symétriquement ...

Qu'est-ce que le rembourrage dans CNN?

Le rembourrage est simplement un processus d'ajout de couches de zéros à nos images d'entrée afin d'éviter les problèmes mentionnés ci-dessus. Cela empêche le rétrécissement comme, si p = nombre de couches de zéros ajoutés à la bordure de l'image, alors notre image (n x n) devient (n + 2p) x (n + 2p) après le rembourrage.

Comment CNN Stride and Paddding est-il calculé?

La foulée est le nombre de pixels changent sur la matrice d'entrée. Pour le rembourrage P, la taille du filtre 𝑓 ∗ 𝑓 et la taille de l'image d'entrée 𝑛 ∗ 𝑛 et la foulée '𝑠' notre dimension d'image de sortie sera [(𝑛 + 2𝑝 - 𝑓 + 1) / 𝑠 + 1] ∗ [(𝑛 + 2𝑝 - 𝑓 + 1) / 𝑠 + 1].

Pourquoi utiliser la foulée dans CNN?

La foulée contrôle comment le filtre se perturbe autour du volume d'entrée. Dans l'exemple que nous avions dans la partie 1, le filtre se convolut autour du volume d'entrée en décalant une unité à la fois. Le montant par lequel le filtre change est la foulée.