conv2d的padding参数
时间: 2023-12-09 18:06:10 浏览: 51
Conv2d的padding参数是指在卷积过程中在输入的边缘周围添加额外的像素,以便输出的大小与输入的大小相同。padding参数可以有两种取值,分别是“valid”和“same”。当padding参数为“valid”时,表示不进行边缘填充,输出的大小会比输入的大小小。当padding参数为“same”时,表示进行边缘填充,输出的大小与输入的大小相同。在引用中的代码中,padding参数的取值分别为1和'SAME',表示在输入的边缘周围添加1个像素,以便输出的大小与输入的大小相同。
相关问题
conv2d padding
在conv2d中,padding是指在输入的图像周围填充一圈额外的像素。填充的目的是为了保持输出图像的尺寸与输入图像相同,同时还可以防止边缘信息在卷积运算中丢失。padding的大小可以通过设置padding参数来控制。
在给定一个padding值的情况下,padding的宽度将等于给定的padding值的两倍。例如,如果padding=1,则在图像的四个边缘各填充一个像素。
conv2D padding
卷积层的padding参数用于控制输入特征图的边界填充方式。根据引用[1]、[2]和[3]中的公式,可以看出padding的计算方式与输入特征图的尺寸、滤波器的尺寸和步长有关。具体来说,padding的计算公式为:
out_height = ceil((in_height - filter_height + 1) / strides[1])
out_width = ceil((in_width - filter_width + 1) / strides[2])
其中,in_height和in_width分别表示输入特征图的高度和宽度,filter_height和filter_width分别表示滤波器的高度和宽度,strides[1]和strides[2]分别表示在高度和宽度上的步长。
通过这个公式,我们可以计算出卷积层的输出特征图的尺寸。padding参数可以设置为"valid"或"same",分别对应不进行填充和进行填充的情况。当padding设置为"valid"时,不进行填充,输出特征图的尺寸会根据公式计算得出。当padding设置为"same"时,会进行填充,使得输出特征图的尺寸与输入特征图的尺寸相同。
综上所述,padding参数用于控制卷积层的边界填充方式,可以通过公式计算得出输出特征图的尺寸。
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