Quel est le rôle du padding dans les réseaux de neurones ?

Le rembourrage est un processus effectué dans les réseaux de neurones pour répondre aux exigences de taille d'entrée fixe. Dans les réseaux de neurones, la taille des données d'entrée est généralement fixe. Si les dimensions des données d'entrée ne correspondent pas aux exigences d'entrée du réseau, le remplissage peut ajuster les dimensions des données d'entrée pour qu'elles correspondent aux exigences d'entrée du réseau en ajoutant des données factices supplémentaires autour des données d'entrée. Par conséquent, l’objectif principal du remplissage est de satisfaire les exigences d’entrée du réseau neuronal.

Pour les opérations de convolution dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN), le rôle du remplissage est de contrôler la taille de sortie. Dans l'opération de convolution, le noyau de convolution glisse sur les données d'entrée et calcule le résultat de convolution à chaque position. Si les données d'entrée et la taille du noyau de convolution sont incohérentes, la taille de sortie deviendra plus petite, affectant ainsi les performances du réseau. Par conséquent, nous pouvons ajouter des données factices supplémentaires autour des données d'entrée pour garantir que l'opération de convolution puisse calculer le résultat de la convolution à chaque position tout en conservant la taille de sortie. Il existe deux façons de remplir : l'une consiste à remplir les bords des données d'entrée avec 0 et l'autre consiste à remplir les bords avec d'autres valeurs fixes. La quantité de remplissage dépend de la différence entre la taille de sortie souhaitée et la taille du noyau. En contrôlant la quantité de remplissage, nous pouvons ajuster de manière flexible la taille de sortie pour répondre aux besoins de conception du réseau.

Le remplissage est une technique courante dans les réseaux de neurones, utilisée pour traiter les informations de bord des données d'entrée et améliorer les performances du réseau.

Il existe deux méthodes de remplissage courantes : le remplissage zéro et le remplissage répété. Le remplissage nul ajoute un anneau de valeurs nulles autour des données d'entrée, gardant la distribution originale des données inchangée tout en permettant au réseau d'apprendre plus d'informations sur les caractéristiques à partir des bords des données d'entrée. Le remplissage répété copie un cercle de valeurs de bord autour des données d'entrée, en gardant les informations de bord des données d'entrée inchangées et en évitant la perte d'informations causée par un remplissage nul.

Le remplissage nul et le remplissage répété sont deux méthodes de remplissage couramment utilisées, largement utilisées dans les réseaux de neurones. La différence entre eux réside dans les données factices ajoutées.

Zero padding

Zero padding consiste à ajouter un cercle de valeurs nulles autour des données d'entrée. Le but est de maintenir la distribution des données d'origine inchangée et de permettre au réseau d'apprendre plus d'informations sur les fonctionnalités à partir des bords de. les données d’entrée. Dans les réseaux de neurones convolutifs, le remplissage nul est souvent utilisé pour contrôler la taille de sortie de l'opération de convolution afin qu'elle reste adaptée aux exigences de l'entrée du réseau. Grâce au remplissage nul, nous pouvons préserver les caractéristiques de bord des données d'entrée pendant le processus de convolution et être en mesure de mieux gérer les pixels de bord. Cette technique est particulièrement utile dans le traitement d'images car elle empêche la perte d'informations de bord pendant le processus de convolution, améliorant ainsi les performances et la précision du réseau.

Supposons que la taille des données d'entrée est H×W, la taille du noyau de convolution est K×K et la taille des données de sortie est OH×OW, alors la formule de calcul de la taille de sortie est la suivante :

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

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

où P est la taille du rembourrage et S est la taille du pas. Si nous voulons conserver la taille de sortie identique à la taille d’entrée, nous devons définir P sur (K-1)/2. Dans ce cas, nous pouvons ajouter un anneau de (K-1)/2 valeurs nulles autour des données d'entrée pour contrôler que la taille de sortie soit la même que la taille d'entrée.

Remplissage répété

Le remplissage répété fait référence à la copie d'un cercle de valeurs de bord autour des données d'entrée. Cette méthode peut conserver les informations de bord des données d'entrée inchangées tout en évitant la perte d'informations causée par le remplissage par zéro. Dans les réseaux de neurones récurrents, un remplissage répété est souvent utilisé pour contrôler la longueur de la séquence d'entrée afin de correspondre aux exigences d'entrée du réseau.

Supposons que la longueur de la séquence d'entrée est L et que les exigences d'entrée du réseau sont M, nous pouvons alors calculer le nombre N de données répétées qui doivent être ajoutées. La formule est la suivante :

N=M-L

.

Ensuite, nous pouvons ajouter les N premières valeurs sont copiées à la fin de la séquence afin de satisfaire les exigences d'entrée du réseau. De cette façon, nous pouvons utiliser un remplissage répété pour contrôler la longueur de la séquence d'entrée afin de correspondre aux exigences d'entrée du réseau.

En bref, le remplissage nul et le remplissage répété sont deux méthodes de remplissage courantes et elles sont largement utilisées dans les réseaux de neurones. Leur sélection dépend du scénario d'application spécifique et de la structure du réseau. Dans les applications pratiques, nous devons choisir la méthode de remplissage appropriée en fonction de la situation spécifique afin d'optimiser les performances et l'effet du réseau.

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