Howtosignalprocessing
Sifar-padding merujuk kepada proses simetri menambahkan sifar ke matriks input. Ini adalah pengubahsuaian yang biasa digunakan yang membolehkan saiz input diselaraskan dengan keperluan kami. Kebanyakannya digunakan dalam merancang lapisan CNN apabila dimensi jumlah input perlu dipelihara dalam jumlah output.
- Apakah tujuan padding sifar?
- Apa yang dilakukan oleh sifar padding cnn?
- Apakah lapisan padding sifar?
- Mengapa sifar padding digunakan dalam konvolusi linear?
Apakah tujuan padding sifar?
Sifar padding membolehkan anda mendapatkan anggaran amplitud yang lebih tepat bagi komponen isyarat yang boleh diselesaikan. Sebaliknya, padding sifar tidak meningkatkan resolusi spektrum (kekerapan) DFT. Resolusi ditentukan oleh bilangan sampel dan kadar sampel.
Apa yang dilakukan oleh sifar padding cnn?
Padding adalah istilah yang berkaitan dengan rangkaian saraf konvolusi kerana ia merujuk kepada jumlah piksel yang ditambahkan pada imej apabila ia diproses oleh kernel CNN. Sebagai contoh, jika padding dalam CNN ditetapkan kepada sifar, maka setiap nilai piksel yang ditambah akan bernilai sifar.
Apakah lapisan padding sifar?
Lapisan sifar untuk input 2D (e.g. gambar). Lapisan ini boleh menambah baris dan lajur sifar di bahagian atas, bawah, kiri dan kanan tensor imej. Contoh. >>> input_shape = (1, 1, 2, 2) >>> x = np.
Mengapa sifar padding digunakan dalam konvolusi linear?
Sifar padding membolehkan penggunaan FFT yang lebih panjang, menghasilkan vektor hasil FFT yang lebih besar. Tong kekerapan hasil FFT yang lebih panjang lebih dekat dengan kekerapan. Ia dapat dengan cepat mengira convolutions linear menggunakan FFT. Ia digunakan untuk menjadikan FFT lebih besar untuk kuasa dua.
