สาเหตุ padding คืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

สาเหตุ padding

วิธีนี้จะช่วยอุดอินพุตของเลเยอร์ด้วยศูนย์ที่ด้านหน้า เพื่อให้เราสามารถคาดการณ์ค่าของขั้นตอนในช่วงแรกๆ ในเฟรมได้ ซึ่งจะไม่เปลี่ยนสถาปัตยกรรมของแบบจำลองของเรา (ยังคงเป็นเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์โดยมีน้ำหนักสี่ส่วน) แต่มันทำให้เราฝึกโมเดลเกี่ยวกับอินพุตที่ไม่สมบูรณ์ได้

ต่อมาอาจมีคนถามว่า padding เหมือนกันคืออะไร?

การขยายความ = เหมือนกัน : หมายถึงภาพที่นำเข้าควรมีศูนย์ การขยายความ เพื่อให้ผลลัพธ์ในการบิดไม่แตกต่างกันในขนาดเป็นอินพุต การขยายความ = เหมือนกัน : หมายถึงภาพที่นำเข้าควรมีศูนย์ การขยายความ เพื่อให้ผลลัพธ์ในการบิดไม่แตกต่างกันในขนาดเป็นอินพุต

ในทำนองเดียวกันสาเหตุ convolution คืออะไร? ตัวกรองเชิงเส้นคือตัวกรองที่ ในแต่ละจุดของเวลาและ/หรือช่องว่าง ผลลัพธ์จะถูกกำหนดโดยผลรวมแบบถ่วงน้ำหนัก/อินทิกรัลของอินพุต กล่าวคือโดย การบิดตัว . ตัวกรองเรียกว่า สาเหตุ หากเอาต์พุตของตัวกรองไม่ขึ้นอยู่กับอินพุตในอนาคต

สำหรับสิ่งนี้ ช่องว่างภายในที่ถูกต้องหมายความว่าอย่างไร

แพ็ดดิ้งที่ถูกต้อง : มัน วิธี ไม่ การขยายความ และถือว่ามิติทั้งหมดเป็น ถูกต้อง เพื่อให้ภาพที่ป้อนได้รับการคุ้มครองอย่างเต็มที่โดยตัวกรองและการก้าวย่างที่คุณระบุ samePad หมายถึงพูลสูงสุดที่มีเคอร์เนล 2x2, stride=2 และ SAME การขยายความ.

Kernel_size คืออะไร?

kernel_size : จำนวนเต็มหรือทูเพิล/รายการของจำนวนเต็มเดียว ซึ่งระบุความยาวของหน้าต่างการบิดแบบ 1D