Zero-padding (en redes neuronales convolucionales)

Es una técnica utilizada en redes neuronales convolucionales dentro del campo del aprendizaje profundo.

Consiste en agregar ceros alrededor de los bordes de una matriz de entrada antes de aplicar una operación de convolución.

Su principal objetivo es preservar el tamaño espacial de la matriz de entrada en las capas convolucionales, evitando que el tamaño de las características disminuya con cada capa.

También ayuda a mantener información relevante que podría perderse en los bordes durante el proceso de convolución.

Favorece que las características locales de las imágenes sean reconocidas sin restricciones impuestas por la reducción de tamaño.

Por lo general, es controlado mediante un parámetro configurado en la arquitectura del modelo, lo que lo convierte en una herramienta flexible y esencial en el diseño de redes neuronales convolucionales.