Qu'est-ce que zéro rembourrage dans la convolution

Zéro-padding fait référence au processus d'ajout de zéros symétriquement à la matrice d'entrée. C'est une modification couramment utilisée qui permet d'ajuster la taille de l'entrée à notre exigence. Il est principalement utilisé dans la conception des couches CNN lorsque les dimensions du volume d'entrée doivent être conservées dans le volume de sortie.

1. Quel est le but de zéro rembourrage?
2. Que fait zéro rembourrage CNN?
3. Qu'est-ce que la couche de rembourrage zéro?
4. Pourquoi zéro rembourrage est utilisé dans la convolution linéaire?

Quel est le but de zéro rembourrage?

Un rembourrage zéro vous permet d'obtenir des estimations d'amplitude plus précises des composants du signal résolus. D'un autre côté, le rembourrage zéro n'améliore pas la résolution spectrale (fréquence) du DFT. La résolution est déterminée par le nombre d'échantillons et la fréquence d'échantillonnage.

Que fait zéro rembourrage CNN?

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.

Qu'est-ce que la couche de rembourrage zéro?

Couche zéro padding pour l'entrée 2D (e.g. photo). Ce calque peut ajouter des lignes et des colonnes de zéros en haut, en bas, en gauche et en droite d'un tenseur d'image. Exemples. >>> input_shape = (1, 1, 2, 2) >>> x = np.

Pourquoi zéro rembourrage est utilisé dans la convolution linéaire?

Le rembourrage zéro permet d'utiliser une FFT plus longue, ce qui entraîne un plus grand vecteur de résultat FFT. Les bacs de fréquence d'un résultat FFT plus long sont plus étroitement espacés en fréquence. Il peut rapidement calculer des convolutions linéaires en utilisant la FFT. Il est utilisé pour agrandir la FFT pour une puissance de deux.