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- ¿Por qué se hace cero acolchado en CNN??
- ¿Qué es cero acolchado en convolución??
- Por qué el relleno cero se usa en convolución lineal?
- ¿Qué es cero relleno??
¿Por qué se hace cero acolchado 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.
¿Qué es cero acolchado en 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.
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.
¿Qué es cero relleno??
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.
