Не могли бы вы рассказать подробнее о понятии «маски» в контексте нейронных сетей?
В частности, как он функционирует и какую роль играет в общей работе сети?
Используются ли маски в первую очередь для регуляризации или они также используются для других целей?
Кроме того, существуют ли разные типы масок и если да, то чем они отличаются друг от друга?
Наконец, не могли бы вы привести пример или два, чтобы дополнительно проиллюстрировать концепцию маски в нейронной сети?
Спасибо за ваше время и помощь в разъяснении этого аспекта архитектуры нейронных сетей.
6Ответы {{amount}}
KpopHarmonySoulMate
Sat Jun 22 2024
TensorFlow/Keras предоставляет механизм, известный как маскирование, для обработки определенных частей тензоров во время прямого прохода нейронных сетей.
CryptoVeteran
Sat Jun 22 2024
Маскирование позволяет пользователям игнорировать разделы тензоров, часто те, для которых установлено нулевое значение, в контексте обработки последовательных данных.
CryptoPioneer
Sat Jun 22 2024
Эта функция особенно полезна при работе с последовательностями различной длины, поскольку заполнение обычно используется для стандартизации длины всех последовательностей.
MatthewThomas
Fri Jun 21 2024
Маскируя дополненные части, модель может сосредоточиться на фактических данных внутри последовательностей, игнорируя нерелевантные дополненные значения.
Silvia
Fri Jun 21 2024
В TensorFlow/Keras маскирование реализовано в виде слоя, который можно добавить в архитектуру вашей модели, что позволяет указать, какие части входного тензора следует игнорировать.