Padding urutan

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

Apa itu bantalan urutan?

pengantar. Masking adalah cara untuk memberi tahu lapisan pemrosesan urutan bahwa waktu tertentu dalam input hilang, dan dengan demikian harus dilewati saat memproses data. Padding adalah bentuk khusus dari penutupan di mana langkah -langkah bertopeng berada di awal atau akhir dari urutan.

Apa itu padding dalam tokenisasi?

Padding menambahkan token padding khusus untuk memastikan urutan yang lebih pendek akan memiliki panjang yang sama dengan urutan terpanjang dalam batch atau panjang maksimum yang diterima oleh model.

Mengapa padding diperlukan di LSTM?

Karena LSTMS dan CNNs mengambil input dengan panjang dan dimensi yang sama, input gambar dan urutan empuk hingga panjang maksimum saat pengujian dan pelatihan. Bantalan ini dapat memengaruhi cara fungsi jaringan dan dapat membuat banyak hal dalam hal kinerja dan akurasi.

Apa itu padding di tensorflow?

paddings adalah tensor integer dengan bentuk [n, 2], di mana n adalah peringkat tensor . Untuk setiap dimensi D input, padding [d, 0] menunjukkan berapa banyak nilai yang akan ditambahkan sebelum isi tensor dalam dimensi itu, dan padding [d, 1] menunjukkan berapa banyak nilai yang ditambahkan setelah konten tensor dalam dimensi tersebut itu.