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El salto cero se refiere al proceso de adición simétricamente cero a la matriz de entrada. Es una modificación de uso común que permite que el tamaño de la entrada se ajuste a nuestro requisito. Se usa principalmente en el diseño de las capas CNN cuando las dimensiones del volumen de entrada deben conservarse en el volumen de salida.
- ¿Cuál es el propósito del relleno cero??
- ¿Qué hace cero acolchado CNN??
- ¿Qué es la capa de relleno cero??
- Por qué el relleno cero se usa en convolución lineal?
¿Cuál es el propósito del relleno cero??
El relleno cero le permite obtener estimaciones de amplitud más precisas de los componentes de señal resolutables. Por otro lado, el relleno cero no mejora la resolución espectral (frecuencia) del DFT. La resolución está determinada por el número de muestras y la frecuencia de muestreo.
¿Qué hace cero acolchado CNN??
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.
¿Qué es la capa de relleno cero??
Capa de tono cero para entrada 2D (E.gramo. fotografía). Esta capa puede agregar filas y columnas de ceros en la parte superior, inferior, lado izquierda y derecha de un tensor de imagen. Ejemplos. >>> input_shape = (1, 1, 2, 2) >>> x = np.
Por qué el relleno cero se usa en convolución lineal?
El relleno cero permite el uso de una FFT más larga, lo que resulta en un vector de resultados FFT más grande. Los contenedores de frecuencia de un resultado FFT más largo están más estrechamente espaciados en frecuencia. Puede calcular rápidamente las convoluciones lineales utilizando el FFT. Se usa para hacer que el FFT sea más grande para un poder de dos.
