Apakah peranan pelapik dalam rangkaian saraf?

Padding ialah proses yang dilakukan dalam rangkaian saraf untuk memenuhi keperluan saiz input tetap. Dalam rangkaian saraf, saiz data input biasanya tetap. Jika dimensi data input tidak konsisten dengan keperluan input rangkaian, padding boleh melaraskan dimensi data input agar sepadan dengan keperluan input rangkaian dengan menambahkan beberapa data dummy tambahan di sekitar data input. Oleh itu, tujuan utama padding adalah untuk memenuhi keperluan input rangkaian saraf.

Untuk operasi konvolusi dalam rangkaian neural konvolusi (CNN), peranan pelapik adalah untuk mengawal saiz output. Dalam operasi lilitan, kernel lilitan meluncur pada data input dan mengira hasil lilitan pada setiap kedudukan. Jika data input dan saiz kernel lilitan tidak konsisten, saiz output akan menjadi lebih kecil, sekali gus menjejaskan prestasi rangkaian. Oleh itu, kami boleh menambah data tiruan tambahan di sekitar data input untuk memastikan operasi lilitan boleh mengira hasil lilitan pada setiap kedudukan sambil mengekalkan saiz output tidak berubah. Terdapat dua cara untuk mengisi, satu ialah mengisi tepi data input dengan 0, dan satu lagi ialah mengisi tepi dengan nilai tetap lain. Jumlah padding bergantung pada perbezaan antara saiz output yang dikehendaki dan saiz kernel. Dengan mengawal jumlah padding, kami boleh melaraskan saiz output secara fleksibel untuk memenuhi keperluan reka bentuk rangkaian.

Padding ialah teknik biasa dalam rangkaian saraf, digunakan untuk memproses maklumat tepi data input dan meningkatkan prestasi rangkaian.

Terdapat dua kaedah pengisian biasa: pengisian sifar dan pengisian berulang. Pelapik sifar menambah cincin nilai sifar di sekeliling data input, mengekalkan pengedaran asal data tidak berubah sambil membenarkan rangkaian mempelajari lebih banyak maklumat ciri dari tepi data input. Pelapik berulang menyalin bulatan nilai tepi di sekeliling data input, mengekalkan maklumat tepi data input tidak berubah dan mengelakkan kehilangan maklumat yang disebabkan oleh padding sifar.

Padding sifar dan padding berulang adalah dua kaedah padding yang biasa digunakan, yang digunakan secara meluas dalam rangkaian saraf. Perbezaan di antara mereka terletak pada data palsu yang ditambah.

Sifar padding

Sifar padding adalah untuk menambah bulatan nilai sifar di sekeliling data input Tujuannya adalah untuk memastikan pengedaran data asal tidak berubah dan membolehkan rangkaian mempelajari lebih banyak maklumat ciri dari tepi input. data. Dalam rangkaian neural convolutional, padding sifar sering digunakan untuk mengawal saiz output operasi lilitan untuk memastikan ia sepadan dengan keperluan input rangkaian. Dengan pelapik sifar, kami boleh mengekalkan ciri tepi data input semasa proses lilitan dan dapat mengendalikan piksel tepi dengan lebih baik. Teknik ini amat berguna dalam pemprosesan imej kerana ia menghalang maklumat tepi daripada hilang semasa proses konvolusi, dengan itu meningkatkan prestasi dan ketepatan rangkaian.

Andaikan saiz data input ialah H×W, saiz kernel lilitan ialah K×K, dan saiz data output ialah OH×OW, maka formula pengiraan saiz output adalah seperti berikut:

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

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

di mana, P ialah saiz pelapik dan S ialah saiz langkah. Jika kita ingin mengekalkan saiz output sama dengan saiz input, kita perlu menetapkan P kepada (K-1)/2. Dalam kes ini, kita boleh menambah cincin (K-1)/2 nilai sifar di sekeliling data input untuk mengawal saiz output supaya sama dengan saiz input.

Pelapik berulang

Pelapik berulang merujuk kepada menyalin bulatan nilai tepi di sekeliling data input. Kaedah ini boleh memastikan maklumat tepi data input tidak berubah sambil mengelakkan kehilangan maklumat yang disebabkan oleh padding sifar. Dalam rangkaian saraf berulang, padding berulang sering digunakan untuk mengawal panjang jujukan input agar sepadan dengan keperluan input rangkaian.

Andaikan panjang jujukan input ialah L dan keperluan input rangkaian ialah M, maka kita boleh mengira bilangan data berulang N yang perlu ditambah Formulanya adalah seperti berikut:

N=M-L

Kemudian, kita boleh membahagikan jujukan input kepada Nilai N pertama disalin ke penghujung jujukan untuk memenuhi keperluan input rangkaian. Dengan cara ini, kita boleh menggunakan padding berulang untuk mengawal panjang jujukan input agar sepadan dengan keperluan input rangkaian.

Ringkasnya, padding sifar dan padding berulang adalah dua kaedah padding biasa, dan ia digunakan secara meluas dalam rangkaian saraf. Pemilihan mereka bergantung pada senario aplikasi dan struktur rangkaian tertentu. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu memilih kaedah pengisian yang sesuai mengikut situasi tertentu untuk mengoptimumkan prestasi dan kesan rangkaian.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah peranan pelapik dalam rangkaian saraf?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!