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- Pourquoi zéro rembourrage est-il fait dans CNN?
- Qu'est-ce que zéro rembourrage dans la convolution?
- Pourquoi zéro rembourrage est utilisé dans la convolution linéaire?
- Qu'est-ce que zéro rembourrage?
Pourquoi zéro rembourrage est-il fait 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.
Qu'est-ce que zéro rembourrage 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.
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.
Qu'est-ce que zéro rembourrage?
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.
