Howtosignalprocessing
Le rembourrage zéro est une technique généralement utilisée pour rendre la taille de la séquence d'entrée égale à une puissance de deux. Dans un rembourrage zéro, vous ajoutez des zéros à la fin de la séquence d'entrée afin que le nombre total d'échantillons soit égal à la puissance supérieure suivante de deux.
- Qu'est-ce que zéro rembourrage dans le réseau neuronal?
- Pourquoi le rembourrage zéro est utilisé dans la convolution?
- Est-ce que zéro rembourrage augmente la résolution de fréquence?
- Quel est l'effet du rembourrage zéro dans le domaine fréquentiel?
Qu'est-ce que zéro rembourrage dans le réseau neuronal?
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.
Pourquoi le rembourrage zéro est utilisé dans la convolution?
Dans les réseaux de neurones convolutionnels, zéro-padding fait référence à l'entourement d'une matrice avec des zéros. Cela peut aider à préserver les fonctionnalités qui existent sur les bords de la matrice d'origine et contrôler la taille de la carte de la fonctionnalité de sortie.
Est-ce que zéro rembourrage augmente la résolution de fréquence?
En résumé, l'utilisation de zéro padding correspond à l'hypothèse limité dans le temps pour le cadre de données, et plus de pading zéro donne une interpolation plus dense des échantillons de fréquence autour du cercle unitaire. Parfois, les gens diront que zéro padding dans le domaine temporel donne une résolution spectrale plus élevée dans le domaine fréquentiel.
Quel est l'effet du rembourrage zéro dans le domaine fréquentiel?
Dans ce cas, nous pouvons dire que «un rembourrage zéro dans le domaine de fréquence entraîne une augmentation du taux d'échantillonnage dans le domaine temporel».
