ニューラル ネットワークにおけるパディングの役割は何ですか?

王林
リリース: 2024-01-24 12:30:06
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ニューラル ネットワークにおけるパディングの役割は何ですか?

パディングは、固定入力サイズの要件を満たすためにニューラル ネットワークで実行されるプロセスです。ニューラル ネットワークでは、通常、入力データのサイズは固定されています。入力データの次元がネットワークの入力要件と一致しない場合、パディングは入力データの周囲に追加のダミー データを追加することで、ネットワークの入力要件に一致するように入力データの次元を調整できます。したがって、パディングの主な目的は、ニューラル ネットワークの入力要件を満たすことです。

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の畳み込み演算の場合、パディングの役割は出力サイズを制御することです。コンボリューション演算では、コンボリューションカーネルが入力データ上をスライドし、各位置でのコンボリューション結果を計算します。入力データとコンボリューション カーネルのサイズが一致しない場合、出力サイズが小さくなり、ネットワークのパフォーマンスに影響します。したがって、入力データの周囲に追加のダミー データを追加して、出力サイズを維持しながら畳み込み演算が各位置で畳み込み結果を計算できるようにすることができます。埋め方には 2 つの方法があり、1 つは入力データのエッジを 0 で埋める方法、もう 1 つは他の固定値でエッジを埋める方法です。パディングの量は、必要な出力サイズとカーネル サイズの差によって異なります。パディングの量を制御することで、ネットワーク設計のニーズに合わせて出力サイズを柔軟に調整できます。

パディングはニューラル ネットワークの一般的な手法で、入力データのエッジ情報を処理し、ネットワークのパフォーマンスを向上させるために使用されます。

一般的な充填方法には、ゼロ充填と反復充填の 2 つがあります。ゼロ パディングは、入力データの周囲にゼロ値のリングを追加し、データの元の分布を変更せずに維持しながら、ネットワークが入力データのエッジからより多くの特徴情報を学習できるようにします。パディングを繰り返すと、入力データの周囲のエッジ値の円がコピーされ、入力データのエッジ情報が変更されずに維持され、ゼロ パディングによる情報損失が回避されます。

ゼロ充填と反復充填は、ニューラル ネットワークで広く使用されている 2 つの一般的な充填方法です。両者の違いは追加されるダミーデータです。

ゼロ パディング

ゼロ パディングは、入力データの周囲にゼロ値の円を追加することです。目的は、元のデータの分布を変更せずに維持し、ネットワークが入力データのエッジから詳細を学習する機能情報。畳み込みニューラル ネットワークでは、畳み込み演算の出力サイズを制御してネットワーク入力の要件に一致させるためにゼロ パディングがよく使用されます。ゼロ パディングにより、畳み込みプロセス中に入力データのエッジ特徴を保存し、エッジ ピクセルをより適切に処理できるようになります。この技術は、畳み込みプロセス中にエッジ情報が失われるのを防ぎ、それによってネットワークのパフォーマンスと精度を向上させるため、画像処理で特に役立ちます。

入力データのサイズを H×W、コンボリューション カーネルのサイズを K×K、出力データのサイズを OH×OW とすると、出力サイズの計算式は

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

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

ここで、P はパディング サイズ、S はパディング サイズです。刻み幅。出力サイズを入力サイズと同じに保ちたい場合は、P を (K-1)/2 に設定する必要があります。この場合、入力データの周囲に (K-1)/2 のゼロ値のリングを追加して、出力サイズが入力サイズと同じになるように制御できます。

繰り返し塗りつぶし

# 繰り返し塗りつぶしとは、入力データの周囲のエッジ値の円をコピーすることを指します。この方法により、ゼロパディングによる情報損失を回避しながら、入力データのエッジ情報を変更しないで維持することができます。リカレント ニューラル ネットワークでは、ネットワークの入力要件に一致するように入力シーケンスの長さを制御するために、繰り返しパディングがよく使用されます。

入力シーケンスの長さを L、ネットワークの入力要件を M とすると、追加する必要がある反復データの数 N を計算できます。式は次のとおりです。

#N=M-L

その後、ネットワークの入力要件を満たすために、入力シーケンスの最初の N 値をシーケンスの最後にコピーできます。このようにして、繰り返しパディングを使用して、ネットワークの入力要件に一致するように入力シーケンスの長さを制御できます。

つまり、ゼロ充填と反復充填は 2 つの一般的な充填方法であり、ニューラル ネットワークで広く使用されています。それらの選択は、特定のアプリケーション シナリオとネットワーク構造によって異なります。実際のアプリケーションでは、ネットワークのパフォーマンスと効果を最適化するために、特定の状況に応じて適切な充填方法を選択する必要があります。

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ソース:163.com
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