Preenchimento de sequência

1. O que é preenchimento de sequência?
2. O que está preenchendo a tokenização?
3. Por que o preenchimento é necessário no LSTM?
4. O que é estofamento em tensorflow?

O que é preenchimento de sequência?

Introdução. Mascarar é uma maneira de dizer às camadas de processamento de sequência que estão ausentes certos intervalos de tempo em uma entrada e, portanto, devem ser ignorados ao processar os dados. O preenchimento é uma forma especial de mascaramento onde as etapas mascaradas estão no início ou no final de uma sequência.

O que está preenchendo a tokenização?

O preenchimento adiciona um token de preenchimento especial para garantir que sequências mais curtas terão o mesmo comprimento que a sequência mais longa em um lote ou o comprimento máximo aceito pelo modelo.

Por que o preenchimento é necessário no LSTM?

Como os LSTMs e CNNs recebem entradas do mesmo comprimento e dimensão, as imagens e seqüências de entrada são acolchoadas para o comprimento máximo durante o teste e o treinamento. Esse preenchimento pode afetar a maneira como as redes funcionam e podem fazer muito quando se trata de desempenho e precisão.

O que é estofamento em tensorflow?

Paddings é um tensor inteiro com forma [n, 2], onde n é o posto de tensor . Para cada dimensão d de entrada, os paddões [d, 0] indica quantos valores adicionar antes do conteúdo do tensor nessa dimensão, e os padrões [d, 1] indicam quantos valores adicionarem após o conteúdo do tensor nessa dimensão.