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Qu'est-ce que le rembourrage causal ?
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Vidéo: Qu'est-ce que le rembourrage causal ?

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Anonim

Remplissage causal

Cela remplit simplement l'entrée de la couche avec des zéros à l'avant afin que nous puissions également prédire les valeurs des premiers pas de temps dans la trame: cela ne change pas l'architecture de notre modèle (c'est toujours une couche entièrement connectée avec quatre poids). Mais cela nous permet d'entraîner le modèle sur des entrées incomplètes.

Par la suite, on peut aussi se demander, qu'est-ce que le rembourrage même ?

Rembourrage = Même : signifie que l'image d'entrée doit avoir zéro rembourrage de sorte que la sortie en convolution ne diffère pas en taille en entrée. Rembourrage = Même : signifie que l'image d'entrée doit avoir zéro rembourrage de sorte que la sortie en convolution ne diffère pas en taille en entrée.

De même, qu'est-ce que la convolution causale ? Les filtres linéaires sont des filtres où, à chaque instant et/ou espace, la sortie est déterminée par une somme/intégrale pondérée de l'entrée, c'est-à-dire par un convolution . Un filtre s'appelle causal si la sortie du filtre ne dépend pas des entrées futures.

À cet égard, que signifie un rembourrage valide ?

Remplissage VALIDE : ce moyens non rembourrage et il suppose que toutes les dimensions sont valide afin que l'image d'entrée soit entièrement couverte par un filtre et la foulée que vous avez spécifiée. samePad fait référence au pool maximum ayant un noyau 2x2, foulée=2 et SAME rembourrage.

Qu'est-ce que Kernel_size ?

taille_noyau : Un entier ou un tuple/une liste d'un entier unique, spécifiant la longueur de la fenêtre de convolution 1D.

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