De uma forma geral, podemos dizer que as sucessivas operações de convolução nos sucessivos layers da rede vão extraindo as características da imagem em um nível cada vez mais complexo. É comum a realização de algumas operações em alguns desses layers, denominadas: convolução, padding e stride. Assinale a alternativa correta que demonstra a operação padding. a. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding é utilizada para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. b. A operação de convolução causa um aumento da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar o aumento na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de saída. c. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. d. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de saída. e. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de entrada.
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Resposta:
A resposta correta é (a). A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída, pois o filtro de convolução só calcula a saída para os pixels que estão dentro da sua área de visão. A técnica de padding é utilizada para compensar essa redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada.
Explicação: s outras opções são incorretas porque:
(b) está incorreta porque a operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade, não um aumento.
(c) está incorreta porque a operação de padding é aplicada à matriz de entrada, não à matriz de saída.
(d) está incorreta porque a operação de padding adiciona zeros, não uns (1s).
(e) está incorreta porque a operação de padding adiciona zeros, não uns (1s).
Portanto, a resposta correta é (a).
Aqui está um exemplo de como a operação de padding funciona:
Python
# Considere uma matriz de entrada de tamanho 2x2:
entrada = [[1, 2], [3, 4]]
# Considere um filtro de convolução de tamanho 2x2:
filtro = [[1, 2], [3, 4]]
# Sem padding, a matriz de saída terá tamanho 1x1:
saida = conv2d(entrada, filtro)
print(saida)
Use o código com cuidado. Saiba mais
A saída do código acima é a seguinte matriz de tamanho 1x1:
[17]
Adicionando padding de 1 pixel nas bordas da matriz de entrada, a matriz de saída terá tamanho 3x3:
Python
# Com padding de 1 pixel, a matriz de saída terá tamanho 3x3:
saida = conv2d(entrada, filtro, padding='same')
print(saida)
Use o código com cuidado. Saiba mais
A saída do código acima é a seguinte matriz de tamanho 3x3:
[[17, 18, 19],
[18, 20, 21],
[19, 21, 22]]
Como podemos ver, a operação de padding adiciona zeros nas bordas da matriz de entrada, de modo a compensar a redução na dimensionalidade causada pela operação de convolução.
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