¿Qué es el acolchado causal?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

Acolchado causal

Esto simplemente rellena la entrada de la capa con ceros en el frente para que también podamos predecir los valores de los primeros pasos de tiempo en el marco: esto no cambia la arquitectura de nuestro modelo (sigue siendo una capa completamente conectada con cuatro pesos). Pero nos permite entrenar el modelo con insumos incompletos.

Posteriormente, también cabe preguntarse, ¿qué es el padding igual?

Relleno = Mismo : significa que la imagen de entrada debe tener cero relleno de modo que la salida en convolución no difiera en tamaño como entrada. Relleno = Mismo : significa que la imagen de entrada debe tener cero relleno de modo que la salida en convolución no difiera en tamaño como entrada.

De manera similar, ¿qué es la convolución causal? Los filtros lineales son filtros donde, en cada punto en el tiempo y / o espacio, la salida está determinada por una suma ponderada / integral de la entrada, es decir, por un circunvolución . Un filtro se llama causal si la salida del filtro no depende de entradas futuras.

Con respecto a esto, ¿qué significa un relleno válido?

Acolchado VÁLIDO : eso medio no relleno y asume que todas las dimensiones son válido para que la imagen de entrada quede completamente cubierta por un filtro y la zancada especificada por usted. samePad se refiere al grupo máximo que tiene un kernel 2x2, stride = 2 y SAME relleno.

¿Qué es Kernel_size?

kernel_size : Un número entero o tupla / lista de un solo entero, que especifica la longitud de la ventana de convolución 1D.