Preguntas y respuestas sobre criptomonedas
¿Por qué utilizamos STRIDE?
¿Por qué utilizamos STRIDE?
Michele
Sun Jul 28 2024
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7 respuestas
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¿Podría explicarnos por qué utilizamos STRIDE en nuestras operaciones financieras y de criptomonedas?
Tengo curiosidad por comprender los beneficios que aporta a nuestros procesos y toma de decisiones.
¿Cómo nos ayuda específicamente a mitigar riesgos, optimizar los flujos de trabajo o mejorar nuestra postura general de seguridad?
Además, ¿existen industrias o casos de uso específicos en los que STRIDE resulte particularmente valioso?
Me encantaría saber más sobre las razones detrás de la adopción de este marco y cómo se alinea con nuestras metas y objetivos.
7 respuestas
Stefano
Mon Jul 29 2024
Afinando el paso, podemos controlar el nivel de abstracción en el que opera la CNN.
Un paso más grande conduce a un análisis más detallado, lo que reduce las dimensiones espaciales del mapa de características de salida y promueve la extracción de características de nivel superior.
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Stefano
Mon Jul 29 2024
El concepto de zancada juega un papel fundamental en el funcionamiento de las redes neuronales convolucionales (CNN).
Básicamente, gobierna el tamaño del campo receptivo, un término que se refiere al área específica dentro del mapa de características de entrada que se utiliza activamente durante los cálculos.
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DigitalWarrior
Mon Jul 29 2024
Por otro lado, un paso más pequeño da como resultado un análisis más detallado, preservando más detalles espaciales y facilitando el aprendizaje de características de nivel inferior.
Esta flexibilidad es crucial para diseñar CNN adaptadas a tareas y conjuntos de datos específicos.
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GwanghwamunGuardianAngelWingsBlessing
Mon Jul 29 2024
Al ajustar la zancada, manipulamos la forma en que el filtro se desliza por el mapa de entrada.
Este movimiento, que se logra desplazando el filtro en un número predeterminado de píxeles, afecta significativamente la escala del campo receptivo.
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Giulia
Mon Jul 29 2024
El campo receptivo es de suma importancia ya que dicta la cantidad de información que procesa y considera la CNN durante su proceso de aprendizaje.
Un campo receptivo más grande abarca más datos, lo que permite a la red capturar patrones y contextos más amplios.
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