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Vídeo: O que é preenchimento causal?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Preenchimento causal
Isso simplesmente preenche a entrada da camada com zeros na frente para que possamos prever os valores das etapas iniciais de tempo no quadro: Isso não altera a arquitetura do nosso modelo (ainda é uma camada totalmente conectada com quatro pesos). Mas nos permite treinar o modelo em entradas incompletas.
Posteriormente, também se pode perguntar, o que é o mesmo preenchimento?
Preenchimento = Mesmo : significa que a imagem de entrada deve ter zero preenchimento de modo que a saída em convolução não difira em tamanho como entrada. Preenchimento = Mesmo : significa que a imagem de entrada deve ter zero preenchimento de modo que a saída em convolução não difira em tamanho como entrada.
Da mesma forma, o que é convolução causal? Filtros lineares são filtros onde, em cada ponto no tempo e / ou espaço, a saída é determinada por uma soma ponderada / integral da entrada, ou seja, por um convolução . Um filtro é chamado causal se a saída do filtro não depender de entradas futuras.
Com relação a isso, o que significa preenchimento válido?
Preenchimento VÁLIDO : isto meios não preenchimento e assume que todas as dimensões são válido para que a imagem de entrada seja totalmente coberta por um filtro e a distância especificada por você. samePad refere-se ao pool máximo com kernel 2x2, stride = 2 e SAME preenchimento.
O que é Kernel_size?
kernel_size : Um inteiro ou tupla / lista de um único inteiro, especificando o comprimento da janela de convolução 1D.
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