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Zéro-padding pour la corrélation croisée est utilisé pour ne pas mélanger les résultats de la convolution (en raison de la convolution circulaire). Le résultat complet d'une convolution linéaire est plus long que l'un des deux vecteurs d'entrée.
- Qu'est-ce que la convolution linéaire de rembourrage zéro?
- Est-ce que zéro rembourrage est obligatoire pour la convolution linéaire et circulaire?
- Un rembourrage zéro affecte-t-il CNN?
- Que fait zéro rembourrage tout en résolvant une convolution linéaire en utilisant la convolution circulaire?
Qu'est-ce que la convolution linéaire de rembourrage zéro?
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.
Est-ce que zéro rembourrage est obligatoire pour la convolution linéaire et circulaire?
La convolution linéaire d'un vecteur à n point en n, X, et un vecteur en L, y, a la longueur n + l - 1. Pour que la convolution circulaire de X et Y soit équivalente, vous devez remplir les vecteurs avec des zéros à la longueur au moins n + l - 1 avant de prendre le DFT.
Un rembourrage zéro affecte-t-il 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.
Que fait zéro rembourrage tout en résolvant une convolution linéaire en utilisant la convolution circulaire?
Que fait le rembourrage zéro lors de la résolution de la convullation linéaire en utilisant une convullation circulaire? Zéro-padding évite l'alias du domaine du temps et que la convolution circulaire se comporte comme une convolution linéaire.
