卷积神经网络中怎样确定padding

在卷积神经网络中，padding是指在原始输入数据周围添加额外的像素点或边界，用来保持原始输入数据的尺寸。padding在卷积神经网络中起到两个主要的作用：保持特征图的尺寸和边缘信息的保留。具体来说，padding有两种类型：'valid'和'same'。

首先，'valid'类型的padding表示不对输入数据进行填充，直接进行卷积操作。这意味着卷积核会完全覆盖输入数据，输出特征图的尺寸会减小。如果输入数据的尺寸为W×H，卷积核的大小为F×F，卷积操作之后得到的特征图尺寸为(W-F+1)×(H-F+1)。

而'same'类型的padding表示对输入数据进行填充，使得卷积操作之后得到的特征图尺寸与输入数据的尺寸相同。具体来说，对于奇数大小的卷积核，对输入数据的两侧分别填充(F-1)/2个像素点，而对于偶数大小的卷积核，可以对输入数据的两侧分别填充(F/2)个像素点。这样做的目的是保持边缘信息的完整性，并使得每个像素点都有机会参与卷积计算。

因此，卷积神经网络中的padding是根据卷积核的大小来确定的。对于卷积核大小为F×F的情况，'valid'类型的padding不做填充，而'same'类型的padding会根据卷积核的大小分别在输入数据的两侧填充(F-1)/2或F/2个像素点，以保持特征图的尺寸和边缘信息的完整性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [卷积神经网络中的padding理解](https://blog.csdn.net/ximu__l/article/details/129460717)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [卷积神经网络CNN以及几种经典模型](https://download.csdn.net/download/weixin_38520258/14036455)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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