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- ¿Por qué necesitamos acolchado de secuencia??
- ¿Qué es el relleno en CN??
- ¿Es el relleno necesario para CNN??
- ¿Qué capa se usa en CNN??
¿Por qué necesitamos acolchado de secuencia??
El relleno es una forma especial de enmascaramiento donde los escalones enmascarados están al comienzo o al final de una secuencia. El relleno proviene de la necesidad de codificar los datos de secuencia en lotes contiguos: para hacer que todas las secuencias en un lote se ajusten a una longitud estándar dada, es necesario rellenar o truncar algunas secuencias.
¿Qué es el relleno en CN??
El relleno es un término relevante para las redes neuronales convolucionales, ya que se refiere a la cantidad de píxeles agregados a una imagen cuando está siendo procesado por el núcleo de un CNN. Por ejemplo, si el relleno en un CNN se establece en cero, entonces cada valor de píxel que se agrega será de valor cero.
¿Es el relleno necesario para CNN??
Para trabajar el núcleo con procesamiento en la imagen, se agrega relleno al marco exterior de la imagen para permitir más espacio para que el filtro cubra en la imagen. Agregar relleno a una imagen procesada por un CNN permite un análisis más preciso de las imágenes.
¿Qué capa se usa en CNN??
El relleno es simplemente un proceso de agregar capas de ceros a nuestras imágenes de entrada para evitar los problemas mencionados anteriormente. Esto evita que se reduzca como, si p = número de capas de ceros agregados al borde de la imagen, entonces nuestra imagen (n x n) se convierte en (n + 2p) x (n + 2p) imagen después del relleno.
