Rembourrage de séquence

1. Qu'est-ce que le rembourrage de séquence?
2. Qu'est-ce que le rembourrage dans la tokenisation?
3. Pourquoi le rembourrage est requis en LSTM?
4. Qu'est-ce que le rembourrage dans Tensorflow?

Qu'est-ce que le rembourrage de séquence?

Introduction. Le masquage est un moyen de dire aux couches de transformation de séquence que certains horodats dans une entrée sont manquants, et doivent donc être sautés lors du traitement des données. Le rembourrage est une forme spéciale de masquage où les étapes masquées sont au début ou à la fin d'une séquence.

Qu'est-ce que le rembourrage dans la tokenisation?

Le rembourrage ajoute un jeton de rembourrage spécial pour garantir que les séquences plus courtes auront la même longueur que la séquence la plus longue d'un lot ou la longueur maximale acceptée par le modèle.

Pourquoi le rembourrage est requis en LSTM?

Étant donné que les LSTM et les CNN prennent des entrées de la même longueur et de la même dimension, les images et séquences d'entrée sont rembourrées à une longueur maximale pendant les tests et la formation. Ce rembourrage peut affecter le fonctionnement des réseaux et peut faire beaucoup de choses en matière de performances et de précision.

Qu'est-ce que le rembourrage dans Tensorflow?

Paddings est un tenseur entier avec une forme [n, 2], où n est le rang de tenseur . Pour chaque dimension D de l'entrée, les paddages [d, 0] indiquent le nombre de valeurs à ajouter avant le contenu du tenseur dans cette dimension, et les paddages [D, 1] indiquent le nombre de valeurs à ajouter après le contenu du tenseur dans cette dimension.