Apa itu zero padding dalam konvolusi

Nol-padding mengacu pada proses menambahkan nol secara simetris ke matriks input. Ini adalah modifikasi yang umum digunakan yang memungkinkan ukuran input disesuaikan dengan kebutuhan kami. Sebagian besar digunakan dalam merancang lapisan CNN ketika dimensi volume input perlu dipertahankan dalam volume output.

1. Apa tujuan zero padding?
2. Apa yang dilakukan Zero Padding CNN?
3. Apa itu lapisan padding nol?
4. Mengapa Zero Padding digunakan dalam konvolusi linier?

Apa tujuan zero padding?

Nol Padding memungkinkan Anda untuk mendapatkan estimasi amplitudo yang lebih akurat dari komponen sinyal yang dapat diselesaikan. Di sisi lain, nol padding tidak meningkatkan resolusi spektral (frekuensi) dari DFT. Resolusi ditentukan oleh jumlah sampel dan laju sampel.

Apa yang dilakukan Zero Padding CNN?

Padding adalah istilah yang relevan dengan jaringan saraf konvolusional karena mengacu pada jumlah piksel yang ditambahkan ke gambar ketika sedang diproses oleh kernel CNN. Misalnya, jika bantalan dalam CNN diatur ke nol, maka setiap nilai piksel yang ditambahkan akan bernilai nol.

Apa itu lapisan padding nol?

Lapisan nol-padding untuk input 2D (e.g. gambar). Lapisan ini dapat menambahkan baris dan kolom nol di bagian atas, bawah, kiri dan kanan dari tensor gambar. Contoh. >>> input_shape = (1, 1, 2, 2) >>> x = np.

Mengapa Zero Padding digunakan dalam konvolusi linier?

Nol padding memungkinkan penggunaan FFT yang lebih panjang, menghasilkan vektor hasil FFT yang lebih besar. Bin frekuensi hasil FFT yang lebih panjang lebih dekat dengan frekuensi. Ini dapat dengan cepat menghitung konvolusi linier menggunakan FFT. Itu digunakan untuk membuat FFT lebih besar untuk kekuatan dua.