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- Qu'est-ce que le rembourrage dans l'apprentissage en profondeur?
- À quoi sert le rembourrage dans CNN?
- Qu'est-ce que le padding = 'même signifie?
- Quel est le rôle du rembourrage?
Qu'est-ce que le rembourrage dans l'apprentissage en profondeur?
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.
À quoi sert le rembourrage dans CNN?
Afin d'aider le noyau à traiter l'image, un rembourrage est ajouté au cadre de l'image pour permettre plus d'espace pour que le noyau couvre l'image. L'ajout de rembourrage à une image traitée par un CNN permet une analyse plus précise des images.
Qu'est-ce que le padding = 'même signifie?
Le type de rembourrage est appelé même car la taille de sortie est la même que la taille de l'entrée (lorsque la foulée = 1). L'utilisation de «même» garantit que le filtre est appliqué à tous les éléments de l'entrée. Normalement, le rembourrage est réglé sur "même" lors de la formation du modèle. La taille de la sortie est mathématiquement pratique pour un calcul supplémentaire.
Quel est le rôle du rembourrage?
Le rembourrage est utilisé pour créer de l'espace autour du contenu d'un élément, à l'intérieur de toutes les bordures définies.
