Padding urutan

1. Apa itu padding urutan?
2. Apa itu padding dalam tokenisasi?
3. Mengapa padding diperlukan di LSTM?
4. Apa itu padding di tensorflow?

Apa itu padding urutan?

Pengenalan. Masking adalah cara untuk memberitahu lapisan pemprosesan urutan bahawa jangka masa tertentu dalam input hilang, dan dengan itu harus dilangkau ketika memproses data. Padding adalah bentuk pelekat khas di mana langkah -langkah bertopeng berada pada permulaan atau akhir urutan.

Apa itu padding dalam tokenisasi?

Padding menambah token padding khas untuk memastikan urutan yang lebih pendek akan mempunyai panjang yang sama sama ada urutan terpanjang dalam kumpulan atau panjang maksimum yang diterima oleh model.

Mengapa padding diperlukan di LSTM?

Oleh kerana LSTM dan CNN mengambil input panjang dan dimensi yang sama, imej input dan urutan empuk hingga panjang maksimum semasa ujian dan latihan. Padding ini dapat mempengaruhi cara fungsi rangkaian dan dapat membuat banyak hal besar ketika datang ke prestasi dan ketepatan.

Apa itu padding di tensorflow?

Paddings adalah tensor integer dengan bentuk [n, 2], di mana n adalah pangkat tensor . Untuk setiap dimensi d input, paddings [d, 0] menunjukkan berapa banyak nilai yang perlu ditambah sebelum kandungan tensor dalam dimensi itu, dan paddings [d, 1] menunjukkan berapa banyak nilai yang akan ditambah selepas kandungan tensor dalam dimensi tersebut.