CNN-LSTM结构：后填充还是前填充？

Question

结构如下：CNN-> LSTM->密集
输入是可变长度的（例如语音识别CTC），需要填充。
前填充和后填充之间的选择会影响性能吗？
我读了Effects of padding on LSTMs and CNNs
只要输入层是CNN，pre vs post不会影响性能吗？

Answer 1

如论文所示

因此，如果将后填充应用于LSTM，显然性能会变差。

由于LSTM根据一系列数据进行学习，并试图找到与过去的关系，从而增加了白噪声，即LSTM预先填充，在输入中将阻止他们建立这种关系。

如果将预填充添加到CNN，我相信LSTM的性能将保持不变，因为CNN的输出不会改变。

根据我的理解，CNN后填充和LSTM预填充是同一回事，并且可能会导致性能下降。

通常来说，您可以通过阅读论文获得可靠的信息。在论坛上，您将了解其他人的意见。