Por que o preenchimento zero não é usado na convolução linear

O acalmar zero para correlação cruzada é usado para não misturar os resultados da convolução (devido à convolução circular). O resultado total de uma convolução linear é mais longa que qualquer um dos dois vetores de entrada.

1. O que é zero convolução linear de estofamento?
2. O preenchimento zero é obrigatório para a convolução linear e circular?
3. O preenchimento zero afeta a CNN?
4. O que o preenchimento zero faz enquanto resolve a convolução linear usando a convolução circular?

O que é zero convolução linear de estofamento?

O estofamento zero é uma técnica normalmente empregada para tornar o tamanho da sequência de entrada igual a um poder de dois. Em zero preenchimento, você adiciona zeros ao final da sequência de entrada, para que o número total de amostras seja igual ao próximo poder mais alto de dois.

O preenchimento zero é obrigatório para a convolução linear e circular?

A convolução linear de um vetor n-ponto, x e um vetor de ponto L, y, tem comprimento n + l-1. Para que a convolução circular de x e y seja equivalente, você deve prender os vetores com zeros com comprimento pelo menos n + l - 1 antes de tomar o DFT.

O preenchimento zero afeta a CNN?

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 que o preenchimento zero faz enquanto resolve a convolução linear usando a convolução circular?

O que o preenchimento zero faz enquanto resolve a condeulação linear usando a condeulação circular? O acidente zero evita o alias do domínio e faz a convolução circular se comportar como uma convolução linear.