为什么? zero padding 不是 padding same吗
时间: 2024-04-12 14:33:46 浏览: 22
非常抱歉,我理解错了您的问题。确实,使用 zero padding 的卷积操作是为了保持输入和输出的大小相同,也被称为 "padding same"。在这种情况下,公式应该为:
输出大小 = (输入大小 + 2 * padding - 卷积核大小) / 步长 + 1
给定输入大小为84x84x1,卷积核大小为8x8,步长为3x3,滤波器有16个,并且使用了 zero padding 的方法。根据公式,我们可以进行计算:
输出大小 = (84 + 2 * 0 - 8) / 3 + 1
= 76 / 3 + 1
≈ 25.67
因此,使用 zero padding 的情况下,输出的大小应为约为25.67的正方形。由于卷积操作通常会向下取整,所以最终输出的大小应为25x25x16。非常抱歉之前的回答有误,请忽略之前的回答。谢谢您的指正!
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ZeroPadding
ZeroPadding是一种填充方式,它使用"0"作为填充数据的方式。在分组时,如果最后一组明文的长度没有达到分组长度,就会用"0"来补足。在.NET平台中,提供了这种方式,但Java没有提供。Java提供了NoPadding这种方式,意思是不做填充。如果你想自己填充数据,可以选择NoPadding方式,然后在明文中自行添加填充数据。\[1\]
ZeroPadding在卷积层中被广泛使用,它的作用是为了保持输入和输出的相同空间维度。在水平轴和垂直轴的开始和结束处都会添加一定数量的0,以保持维度一致。这样可以确保卷积操作能够在输入和输出之间进行有效的计算。\[2\]
在PyTorch中,除了使用0作为填充数据外,还可以将padding设置为其他数值。这是为了支持不同情况下的填充需求,比如(2,3)或(0,2)等。在卷积示意图中,需要将卷积核的左上角与被卷图像的左上角对齐开始计算。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Java AES加密如何使用zeropadding方式填充](https://blog.csdn.net/OrangeJack/article/details/82913804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Zero Padding(零填充)——在卷积神经网络中的作用?](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/123438445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [二维卷积详解,zero padding 和shape=full, same, valid详解](https://blog.csdn.net/weixin_42150026/article/details/104554895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
zero padding
Zero Padding在卷积神经网络中的作用是为了保护图像边缘信息的丢失。在CNN中,卷积操作可以实现图像的降维,即图像缩小。然而,如果重要的内容位于图像边缘,卷积后就会丢失大量信息。为了解决这个问题,可以使用零填充技术。零填充是一种允许保留原始输入大小的技术,在每个卷积层上指定。它在水平轴和垂直轴的开始和结束处添加了零,以保持输入和输出的相同空间维度,从而避免了边缘信息的丢失。零填充在卷积层中被广泛使用,以确保输入和输出具有相同的维度。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [二维卷积详解,zero padding 和shape=full, same, valid详解](https://blog.csdn.net/weixin_42150026/article/details/104554895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [Zero Padding(零填充)——在卷积神经网络中的作用?](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/123438445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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