Sequenzpolsterung

1. Was ist Sequenzpolsterung?
2. Was ist die Polsterung in Tokenisierung?
3. Warum Polsterung in LSTM erforderlich ist?
4. Was ist die Polsterung im Tensorflow??

Was ist Sequenzpolsterung?

Einführung. Die Maskierung ist eine Möglichkeit, Sequenzverarbeitungsebenen zu erzählen, dass bestimmte Zeitschritte in einem Eingang fehlen, und somit bei der Verarbeitung der Daten übersprungen werden sollten. Polsterung ist eine spezielle Form der Maskierung, bei der die maskierten Schritte am Anfang oder am Ende einer Sequenz stehen.

Was ist die Polsterung in Tokenisierung?

Padding fügt ein spezielles Polstertoken hinzu, um sicherzustellen.

Warum Polsterung in LSTM erforderlich ist?

Da LSTMs und CNNs Eingänge derselben Länge und Dimension aufnehmen, werden Eingangsbilder und Sequenzen beim Testen und Training auf maximale Länge gepolstert. Diese Polsterung kann die Funktionsweise der Netzwerke beeinflussen und in Bezug auf Leistung und Genauigkeiten viel machen.

Was ist die Polsterung im Tensorflow??

Paddings ist ein Ganzzahl -Tensor mit Form [N, 2], wobei n der Rang eines Tensors ist . Paddings [D, 0] geben für jede Dimension D der Eingabe D an, wie viele Werte vor dem Inhalt des Tensors in dieser Dimension hinzugefügt werden sollen, und Paddings [d, 1] gibt an, wie viele Werte nach dem Inhalt des Tensors in dieser Dimension hinzugefügt werden sollen.