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Por que usamos o STRIDE?
Por que usamos o STRIDE?
Michele
Sun Jul 28 2024
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7 respostas
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Você poderia explicar por que usamos o STRIDE em nossas operações financeiras e de criptomoeda?
Estou curioso para entender os benefícios que isso traz para nossos processos e tomadas de decisão.
Como isso nos ajuda especificamente a mitigar riscos, simplificar fluxos de trabalho ou melhorar nossa postura geral de segurança?
Além disso, há algum setor ou caso de uso específico em que o STRIDE se mostre particularmente valioso?
Eu adoraria ouvir mais sobre a lógica por trás da adoção desta estrutura e como ela se alinha às nossas metas e objetivos.
7 respostas
Stefano
Mon Jul 29 2024
Ao ajustar o ritmo, podemos controlar o nível de abstração em que a CNN opera.
Um avanço maior leva a uma análise mais granular, reduzindo as dimensões espaciais do mapa de características de saída e promovendo a extração de características de nível mais alto.
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Stefano
Mon Jul 29 2024
O conceito de passada desempenha um papel fundamental no funcionamento de Redes Neurais Convolucionais (CNNs).
Essencialmente, ele governa o tamanho do campo receptivo, um termo que se refere à área específica dentro do mapa de recursos de entrada que é utilizado ativamente durante os cálculos.
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DigitalWarrior
Mon Jul 29 2024
Por outro lado, um passo menor resulta em uma análise mais refinada, preservando mais detalhes espaciais e facilitando o aprendizado de recursos de nível inferior.
Esta flexibilidade é crucial para projetar CNNs adaptadas a tarefas e conjuntos de dados específicos.
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GwanghwamunGuardianAngelWingsBlessing
Mon Jul 29 2024
Ao ajustar a passada, manipulamos a forma como o filtro desliza no mapa de entrada.
Este movimento, que é conseguido deslocando o filtro em um número predeterminado de pixels, impacta significativamente a escala do campo receptivo.
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Giulia
Mon Jul 29 2024
O campo receptivo é de extrema importância, pois dita a quantidade de informação que é processada e considerada pela CNN durante seu processo de aprendizagem.
Um campo receptivo maior abrange mais dados, permitindo que a rede capture padrões e contextos mais amplos.
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