Howtosignalprocessing
- Por que precisamos de preenchimento de sequência?
- O que é estofamento na CN?
- O preenchimento é necessário para a CNN?
- Qual camada é preenchida usada na CNN?
Por que precisamos de preenchimento de sequência?
O preenchimento é uma forma especial de mascaramento onde as etapas mascaradas estão no início ou no final de uma sequência. O preenchimento vem da necessidade de codificar dados de sequência em lotes contíguos: para fazer todas as sequências em um lote adequado a um determinado comprimento padrão, é necessário pisar ou truncar algumas seqüências.
O que é estofamento na CN?
O preenchimento é um termo relevante para as redes neurais convolucionais, pois se refere à quantidade de pixels adicionados a uma imagem quando está sendo processada pelo kernel de uma CNN. Por exemplo, se o preenchimento em uma CNN for definido como zero, todo o valor de pixels que é adicionado será de valor zero.
O preenchimento é necessário para a CNN?
Para trabalhar o kernel com processamento na imagem, o preenchimento é adicionado à estrutura externa da imagem para permitir mais espaço para o filtro cobrir na imagem. Adicionar preenchimento a uma imagem processada por uma CNN permite uma análise mais precisa das imagens.
Qual camada é preenchida usada na CNN?
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.
