Acolchado de secuencia

1. ¿Qué es el relleno de secuencia??
2. ¿Qué es el acolchado en la tokenización??
3. Por qué se requiere relleno en LSTM?
4. ¿Qué es el relleno en TensorFlow??

¿Qué es el relleno de secuencia??

Introducción. El enmascaramiento es una forma de indicar las capas de procesamiento de secuencias que faltan ciertos times en una entrada y, por lo tanto, se debe omitir al procesar los datos. El relleno es una forma especial de enmascaramiento donde los escalones enmascarados están al comienzo o al final de una secuencia.

¿Qué es el acolchado en la tokenización??

El relleno agrega un token especial de relleno para garantizar que las secuencias más cortas tengan la misma longitud que la secuencia más larga en un lote o la longitud máxima aceptada por el modelo.

Por qué se requiere relleno en LSTM?

Dado que los LSTM y los CNN toman entradas de la misma longitud y dimensión, las imágenes de entrada y las secuencias están acolchadas a la longitud máxima mientras se prueban y entrenan. Este relleno puede afectar la forma en que funcionan las redes y puede hacer mucho cuando se trata de rendimiento y precisiones.

¿Qué es el relleno en TensorFlow??

Paddings es un tensor entero con forma [n, 2], donde n es el rango de tensor . Para cada dimensión d de entrada, los lados [d, 0] indica cuántos valores agregar antes del contenido del tensor en esa dimensión, y los lados [d, 1] indica cuántos valores agregar después del contenido de tensor en esa dimensión.