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El relleno cero es una técnica típicamente empleada para hacer que el tamaño de la secuencia de entrada sea igual a una potencia de dos. En el relleno cero, agrega ceros al final de la secuencia de entrada para que el número total de muestras sea igual a la siguiente potencia más alta de dos.
- ¿Qué es cero acolchado en la red neuronal??
- Por qué se usa el relleno cero en la convolución?
- ¿El relleno cero aumenta la resolución de frecuencia??
- ¿Cuál es el efecto del relleno cero en el dominio de frecuencia??
¿Qué es cero acolchado en la red neuronal??
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.
Por qué se usa el relleno cero en la convolución?
En las redes neuronales convolucionales, el salto cero se refiere a rodear una matriz con ceros. Esto puede ayudar a preservar las características que existen en los bordes de la matriz original y controlar el tamaño del mapa de características de salida.
¿El relleno cero aumenta la resolución de frecuencia??
En resumen, el uso de la pelota cero corresponde a la suposición de tiempo limitado para el marco de datos, y más toque cero produce interpolación más densa de las muestras de frecuencia alrededor del círculo de la unidad. A veces, las personas dirán que el salto cero en el dominio del tiempo produce una mayor resolución espectral en el dominio de frecuencia.
¿Cuál es el efecto del relleno cero en el dominio de frecuencia??
En este caso, podemos decir "el relleno cero en el dominio de frecuencia da como resultado una mayor tasa de muestreo en el dominio del tiempo".
