Welche Rolle spielt Padding in neuronalen Netzen?

Padding ist ein Prozess, der in neuronalen Netzen durchgeführt wird, um die Anforderungen einer festen Eingabegröße zu erfüllen. In neuronalen Netzen ist die Größe der Eingabedaten normalerweise fest. Wenn die Abmessungen der Eingabedaten nicht mit den Eingabeanforderungen des Netzwerks übereinstimmen, kann Padding die Abmessungen der Eingabedaten an die Eingabeanforderungen des Netzwerks anpassen, indem einige zusätzliche Dummy-Daten um die Eingabedaten herum hinzugefügt werden. Daher besteht der Hauptzweck des Auffüllens darin, die Eingabeanforderungen des neuronalen Netzwerks zu erfüllen.

Bei Faltungsoperationen in Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN) besteht die Rolle des Auffüllens darin, die Ausgabegröße zu steuern. Bei der Faltungsoperation gleitet der Faltungskern über die Eingabedaten und berechnet das Faltungsergebnis an jeder Position. Wenn die Eingabedaten und die Größe des Faltungskerns inkonsistent sind, wird die Ausgabegröße kleiner, was sich auf die Netzwerkleistung auswirkt. Daher können wir den Eingabedaten zusätzliche Dummy-Daten hinzufügen, um sicherzustellen, dass die Faltungsoperation das Faltungsergebnis an jeder Position berechnen und gleichzeitig die Ausgabegröße beibehalten kann. Es gibt zwei Möglichkeiten zum Füllen: Eine besteht darin, die Kanten der Eingabedaten mit 0 zu füllen, und die andere darin, die Kanten mit anderen festen Werten zu füllen. Der Umfang der Auffüllung hängt von der Differenz zwischen der gewünschten Ausgabegröße und der Kernelgröße ab. Durch die Steuerung der Auffüllmenge können wir die Ausgabegröße flexibel an die Anforderungen des Netzwerkdesigns anpassen.

Padding ist eine gängige Technik in neuronalen Netzen, die zur Verarbeitung von Kanteninformationen von Eingabedaten und zur Verbesserung der Netzwerkleistung verwendet wird.

Es gibt zwei gängige Füllmethoden: Nullfüllung und wiederholte Füllung. Durch das Nullauffüllen wird ein Ring aus Nullwerten um die Eingabedaten herum hinzugefügt, wodurch die ursprüngliche Verteilung der Daten unverändert bleibt und das Netzwerk gleichzeitig mehr Merkmalsinformationen aus den Kanten der Eingabedaten lernen kann. Wiederholtes Auffüllen kopiert einen Kreis von Kantenwerten um die Eingabedaten, wobei die Kanteninformationen der Eingabedaten unverändert bleiben und Informationsverluste durch Nullauffüllen vermieden werden.

Null-Auffüllung und wiederholte Auffüllung sind zwei häufig verwendete Auffüllungsmethoden, die in neuronalen Netzen weit verbreitet sind. Der Unterschied zwischen ihnen liegt in den hinzugefügten Dummy-Daten.

Zero Padding

Zero Padding besteht darin, einen Kreis von Nullwerten um die Eingabedaten herum hinzuzufügen. Der Zweck besteht darin, die Verteilung der Originaldaten unverändert zu lassen und es dem Netzwerk zu ermöglichen, mehr Feature-Informationen von den Rändern zu lernen die Eingabedaten. In Faltungs-Neuronalen Netzen wird Zero Padding häufig verwendet, um die Ausgabegröße der Faltungsoperation zu steuern, damit sie den Anforderungen der Netzwerkeingabe entspricht. Durch Zero Padding können wir die Kantenmerkmale der Eingabedaten während des Faltungsprozesses beibehalten und Kantenpixel besser verarbeiten. Diese Technik ist besonders nützlich bei der Bildverarbeitung, da sie verhindert, dass Kanteninformationen während des Faltungsprozesses verloren gehen, wodurch die Leistung und Genauigkeit des Netzwerks verbessert wird.

Angenommen, die Größe der Eingabedaten ist H×B, die Größe des Faltungskerns ist K×K und die Größe der Ausgabedaten ist OH×OW, dann lautet die Berechnungsformel der Ausgabegröße wie folgt:

OH=(H-K+2P) /S+1

OW=(W-K+2P)/S+1

wobei P die Polstergröße und S die Schrittgröße ist. Wenn wir möchten, dass die Ausgabegröße mit der Eingabegröße übereinstimmt, müssen wir P auf (K-1)/2 setzen. In diesem Fall können wir einen Ring aus (K-1)/2 Nullwerten um die Eingabedaten herum hinzufügen, um zu steuern, dass die Ausgabegröße mit der Eingabegröße übereinstimmt.

Wiederholtes Auffüllen

Wiederholtes Auffüllen bezieht sich auf das Kopieren eines Kreises von Kantenwerten um die Eingabedaten. Mit dieser Methode können die Kanteninformationen der Eingabedaten unverändert bleiben und gleichzeitig Informationsverluste durch Nullauffüllung vermieden werden. In wiederkehrenden neuronalen Netzen wird häufig wiederholtes Auffüllen verwendet, um die Länge der Eingabesequenz so zu steuern, dass sie den Eingabeanforderungen des Netzwerks entspricht.

Angenommen, die Länge der Eingabesequenz ist L und die Eingabeanforderung des Netzwerks ist M, dann können wir die Anzahl N der wiederholten Daten berechnen, die hinzugefügt werden müssen. Die Formel lautet wie folgt:

N=M-L

Dann können wir die ersten N Werte an das Ende der Sequenz kopieren, um die Eingabeanforderungen des Netzwerks zu erfüllen. Auf diese Weise können wir durch wiederholtes Auffüllen die Länge der Eingabesequenz so steuern, dass sie den Eingabeanforderungen des Netzwerks entspricht.

Kurz gesagt, Nullauffüllung und wiederholte Auffüllung sind zwei gängige Auffüllungsmethoden und werden häufig in neuronalen Netzen verwendet. Ihre Auswahl hängt vom konkreten Anwendungsszenario und der Netzwerkstruktur ab. In praktischen Anwendungen müssen wir je nach Situation die geeignete Füllmethode auswählen, um die Leistung und Wirkung des Netzwerks zu optimieren.

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