Q&A sur les cryptomonnaies
Pourquoi utilisons-nous STRIDE ?
Pourquoi utilisons-nous STRIDE ?
Michele
Sun Jul 28 2024
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7 réponses
1464
Pourriez-vous expliquer pourquoi nous utilisons STRIDE dans nos opérations de crypto-monnaie et de financement ?
Je suis curieux de comprendre les avantages que cela apporte à nos processus et à notre prise de décision.
Comment cela nous aide-t-il spécifiquement à atténuer les risques, à rationaliser les flux de travail ou à améliorer notre posture de sécurité globale ?
De plus, existe-t-il des secteurs ou des cas d’utilisation spécifiques dans lesquels STRIDE s’avère particulièrement utile ?
J'aimerais en savoir plus sur les raisons qui sous-tendent l'adoption de ce cadre et sur la manière dont il s'aligne sur nos buts et objectifs.
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7 réponses
Stefano
Mon Jul 29 2024
En ajustant la foulée, nous pouvons contrôler le niveau d'abstraction auquel le CNN fonctionne.
Un pas plus important conduit à une analyse plus grossière, réduisant les dimensions spatiales de la carte des caractéristiques en sortie et favorisant une extraction des caractéristiques de niveau supérieur.
Est-ce que cela a été utile ?
158
48
Stefano
Mon Jul 29 2024
Le concept de foulée joue un rôle central dans le fonctionnement des réseaux de neurones convolutifs (CNN).
Il régit essentiellement la taille du champ récepteur, terme faisant référence à la zone spécifique de la carte des caractéristiques d'entrée qui est activement utilisée lors des calculs.
Est-ce que cela a été utile ?
359
79
DigitalWarrior
Mon Jul 29 2024
D'un autre côté, une foulée plus petite aboutit à une analyse plus fine, préservant plus de détails spatiaux et facilitant l'apprentissage des caractéristiques de niveau inférieur.
Cette flexibilité est cruciale pour concevoir des CNN adaptés à des tâches et des ensembles de données spécifiques.
Est-ce que cela a été utile ?
348
43
GwanghwamunGuardianAngelWingsBlessing
Mon Jul 29 2024
En ajustant la foulée, nous manipulons la façon dont le filtre glisse sur la carte d'entrée.
Ce mouvement, obtenu en décalant le filtre d'un nombre prédéterminé de pixels, a un impact significatif sur l'échelle du champ récepteur.
Est-ce que cela a été utile ?
72
65
Giulia
Mon Jul 29 2024
Le champ réceptif est de la plus haute importance car il dicte la quantité d'informations traitées et prises en compte par CNN au cours de son processus d'apprentissage.
Un champ de réception plus large englobe davantage de données, permettant au réseau de capturer des modèles et un contexte plus larges.
Est-ce que cela a été utile ?
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