卷积神经网络 (CNN) 假设数据大小相同。通常序列数据是可变长度的（例如，自然语言）。因此，序列数据被填充以确保所有数据的长度都相同。
预填充是在较短序列的开头添加零。后填充是在较短序列的结尾添加零。
选择 prepadding 或 postpadding 的经验原因是什么？
在 CNN 中为可变长度序列数据选择预填充和后填充
数据挖掘
深度学习
喀拉斯
美国有线电视新闻网
2022-03-03 02:12:21
1个回答
我不认为这有什么不同。只要（1）您的序列足够长以处理合理数量的句子/段落/任何内容，并且（2）您在训练周期和预测周期之间填充的方式保持一致，那么您使用哪个填充方向应该是一个有争议的问题。
其它你可能感兴趣的问题