신경망에서 패딩의 역할은 무엇입니까?

패딩은 고정된 입력 크기 요구 사항을 충족하기 위해 신경망에서 수행되는 프로세스입니다. 신경망에서는 일반적으로 입력 데이터의 크기가 고정되어 있습니다. 입력 데이터의 차원이 네트워크의 입력 요구 사항과 일치하지 않는 경우 패딩은 입력 데이터 주위에 추가 더미 데이터를 추가하여 네트워크의 입력 요구 사항과 일치하도록 입력 데이터의 차원을 조정할 수 있습니다. 따라서 패딩의 주요 목적은 신경망의 입력 요구 사항을 충족시키는 것입니다.

CNN(컨볼루션 신경망)의 컨볼루션 작업에서 패딩의 역할은 출력 크기를 제어하는 ​​것입니다. 컨볼루션 연산에서 컨볼루션 커널은 입력 데이터를 슬라이드하고 각 위치에서 컨볼루션 결과를 계산합니다. 입력 데이터와 컨볼루션 커널 크기가 일치하지 않으면 출력 크기가 작아져 네트워크 성능에 영향을 미칩니다. 따라서 입력 데이터 주위에 추가 더미 데이터를 추가하여 컨볼루션 연산이 출력 크기를 유지하면서 각 위치에서 컨볼루션 결과를 계산할 수 있도록 할 수 있습니다. 채우는 방법에는 두 가지가 있는데, 하나는 입력 데이터의 가장자리를 0으로 채우는 것이고, 다른 하나는 가장자리를 다른 고정된 값으로 채우는 것입니다. 패딩의 양은 원하는 출력 크기와 커널 크기의 차이에 따라 달라집니다. 패딩 양을 제어함으로써 네트워크 설계 요구 사항에 맞게 출력 크기를 유연하게 조정할 수 있습니다.

패딩은 입력 데이터의 가장자리 정보를 처리하고 네트워크 성능을 향상시키는 데 사용되는 신경망의 일반적인 기술입니다.

일반적인 두 가지 채우기 방법이 있습니다: 제로 채우기와 반복 채우기입니다. 제로 패딩은 입력 데이터 주위에 0 값의 링을 추가하여 데이터의 원래 분포를 변경하지 않고 네트워크가 입력 데이터의 가장자리에서 더 많은 특징 정보를 학습할 수 있도록 합니다. 반복 패딩은 입력 데이터 주위에 에지 값의 원을 복사하여 입력 데이터의 에지 정보를 변경하지 않고 유지하고 제로 패딩으로 인한 정보 손실을 방지합니다.

제로 패딩과 반복 패딩은 일반적으로 사용되는 두 가지 패딩 방법으로 신경망에서 널리 사용됩니다. 차이점은 추가된 더미 데이터에 있습니다.

제로 패딩

제로 패딩은 입력 데이터 주위에 0 값의 원을 추가하는 것입니다. 그 목적은 원본 데이터의 분포를 변경하지 않고 네트워크가 가장자리에서 더 많은 특징 정보를 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 입력 데이터. 컨벌루션 신경망에서는 컨볼루션 작업의 출력 크기를 제어하여 네트워크 입력 요구 사항과 일치하도록 유지하는 데 제로 패딩이 자주 사용됩니다. 제로 패딩을 사용하면 컨볼루션 프로세스 중에 입력 데이터의 가장자리 특징을 보존하고 가장자리 픽셀을 더 잘 처리할 수 있습니다. 이 기술은 컨볼루션 과정에서 가장자리 정보가 손실되는 것을 방지하여 네트워크의 성능과 정확도를 향상시키기 때문에 이미지 처리에 특히 유용합니다.

입력 데이터의 크기가 H×W, 컨볼루션 커널의 크기가 K×K, 출력 데이터의 크기가 OH×OW라고 가정하면 출력 크기의 계산 공식은 다음과 같습니다.

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

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

여기서 P는 패딩 크기이고 S는 스텝 크기입니다. 출력 크기를 입력 크기와 동일하게 유지하려면 P를 (K-1)/2로 설정해야 합니다. 이 경우 입력 데이터 주위에 (K-1)/2 0 값의 링을 추가하여 출력 크기를 입력 크기와 동일하게 제어할 수 있습니다.

반복 패딩

반복 패딩은 입력 데이터 주변의 가장자리 값의 원을 복사하는 것을 말합니다. 이 방법을 사용하면 제로 패딩으로 인한 정보 손실을 방지하면서 입력 데이터의 에지 정보를 변경하지 않고 유지할 수 있습니다. 순환 신경망에서는 반복 패딩을 사용하여 네트워크의 입력 요구 사항에 맞게 입력 시퀀스의 길이를 제어하는 ​​경우가 많습니다.

입력 시퀀스의 길이가 L이고 네트워크의 입력 요구 사항이 M이라고 가정하면 추가해야 하는 반복 데이터 수 N을 계산할 수 있습니다. 공식은 다음과 같습니다.

N=M-L

그런 다음 입력 시퀀스를 다음과 같이 나눌 수 있습니다. 네트워크의 입력 요구 사항을 충족하기 위해 첫 번째 N 값이 시퀀스의 끝에 복사됩니다. 이런 식으로 반복 패딩을 사용하여 네트워크의 입력 요구 사항에 맞게 입력 시퀀스의 길이를 제어할 수 있습니다.

간단히 말하면 제로 패딩과 반복 패딩은 두 가지 일반적인 패딩 방법이며 신경망에서 널리 사용됩니다. 선택은 특정 애플리케이션 시나리오와 네트워크 구조에 따라 달라집니다. 실제 적용에서는 네트워크의 성능과 효과를 최적화하기 위해 특정 상황에 따라 적절한 충전 방법을 선택해야 합니다.

위 내용은 신경망에서 패딩의 역할은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!