Preenchimento de aprendizado profundo

1. O que é preenchimento em aprendizado profundo?
2. Para que é usado para preenchimento na CNN?
3. O que o preenchimento = 'o mesmo significa?
4. Qual é o papel do preenchimento?

O que é preenchimento em aprendizado profundo?

O preenchimento é simplesmente um processo de adição de camadas de zeros às nossas imagens de entrada para evitar os problemas mencionados acima. Isso impede o encolhimento como, se p = número de camadas de zeros adicionadas à borda da imagem, então nossa imagem (n x n) se torna (n + 2p) x (n + 2p) imagem após preenchimento.

Para que é usado para preenchimento na CNN?

Para ajudar o kernel no processamento da imagem, o preenchimento é adicionado ao quadro da imagem para permitir mais espaço para o kernel cobrir a imagem. Adicionar preenchimento a uma imagem processada por uma CNN permite uma análise mais precisa das imagens.

O que o preenchimento = 'o mesmo significa?

O tipo de preenchimento é chamado o mesmo porque o tamanho da saída é o mesmo que o tamanho da entrada (quando a passada = 1). O uso do 'mesmo' garante que o filtro seja aplicado a todos os elementos da entrada. Normalmente, o preenchimento é definido como "o mesmo" ao treinar o modelo. O tamanho da saída é matematicamente conveniente para computação adicional.

Qual é o papel do preenchimento?

O preenchimento é usado para criar espaço em torno do conteúdo de um elemento, dentro de qualquer fronteira definida.