Howtosignalprocessing
- Pourquoi avons-nous besoin d'un rembourrage de séquence?
- Qu'est-ce que le rembourrage dans CN?
- Le rembourrage est-il nécessaire pour CNN?
- Quelle couche est utilisée dans CNN?
Pourquoi avons-nous besoin d'un rembourrage de séquence?
Le rembourrage est une forme spéciale de masquage où les étapes masquées sont au début ou à la fin d'une séquence. Le rembourrage vient de la nécessité de coder les données de séquence en lots contigus: Afin de faire toutes les séquences en un lot ajustez une longueur standard donnée, il est nécessaire de remplir ou de tronquer certaines séquences.
Qu'est-ce que le rembourrage dans CN?
Le rembourrage est un terme pertinent pour les réseaux de neurones convolutionnels car il fait référence à la quantité de pixels ajoutée à une image lorsqu'elle est traitée par le noyau d'un CNN. Par exemple, si le rembourrage dans un CNN est défini sur zéro, chaque valeur de pixels ajoutée sera de valeur zéro.
Le rembourrage est-il nécessaire pour CNN?
Afin de travailler le noyau avec le traitement dans l'image, le rembourrage est ajouté au cadre extérieur de l'image pour permettre plus d'espace pour que le filtre couvre dans l'image. L'ajout de rembourrage à une image traitée par un CNN permet une analyse plus précise des images.
Quelle couche est utilisée 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.
