padding='valid'
时间: 2024-01-27 14:05:31 浏览: 11
这是一个指定卷积层中使用的padding方式的参数,当padding='valid'时,表示不使用任何padding,即输入数据的大小和卷积核的大小决定了输出数据的大小。相反,当padding='same'时,表示在输入数据的周围填充适当的0,以便卷积核能够扫描到输入数据的边缘,从而保持输出数据的大小与输入数据相同。
相关问题
V 是TF中的padding="Valid" == pytorch中的padding=0 ,没有标 V 是TF中的padding="Same" == pytorch中的padding=1 with zero padding(用0填充)。
不完全正确。在 TensorFlow 中,`padding="Valid"` 表示不使用填充,而 `padding="Same"` 表示使用尽可能少的填充来保持输出与输入的大小相同(如果能够整除的话)。而在 PyTorch 中,`padding=0` 和 `padding=1` 都表示使用 0 填充(`padding=0` 表示不进行填充)。因此,`padding="Valid"` 和 `padding=0` 是等效的,而 `padding="Same"` 和 `padding=1` 是等效的。但是需要注意的是,这些参数的具体含义可能在不同的上下文中略有不同。
padding=same 和vail
padding=same和valid都是卷积神经网络中的填充方式。
padding=same指在卷积过程中,在输入数据的周围填充适当数量的0,以保持输出形状与输入形状相同。这种填充方式可以避免在卷积过程中出现边缘信息丢失的情况。
padding=valid指在卷积过程中,不进行任何填充,直接对输入数据进行卷积。这种填充方式会导致输出形状比输入形状小。
需要注意的是,padding=same可能会导致卷积计算量增加,因此在处理大规模数据时可能会影响模型的训练速度和计算资源的消耗。而padding=valid则可以减少计算量,但可能会导致信息的损失。因此在具体应用中,需要根据实际情况选择适当的填充方式。