卷积层的padding怎么算
时间: 2023-11-11 10:06:18 浏览: 25
卷积层的padding计算公式可以根据不同的padding方式进行计算。当padding为"VALID"时,即不填充像素,padding的像素数P等于0。当padding为"SAME"时,会在图像的周围填充0,padding的像素数P可以根据以下规则计算:kernel_size为卷积核大小,当kernel_size为1时,P=0;当kernel_size为3时,P=1;当kernel_size为5时,P=2,以此类推。
相关问题
pytorch 卷积层 padding
根据引用[3]中的Pytorch官方文档,卷积层的padding参数是用来控制输入的边界填充的。padding的默认值是0,表示不进行填充。如果想要在卷积操作之前在输入的边界周围添加一圈零填充,可以设置padding参数为正数。padding的值决定了在输入的每个边界周围添加的零填充的数量。例如,如果padding=1,那么在输入的每个边界周围都会添加一行或一列的零填充。这样可以保持输入和输出的尺寸一致。[3]
pytorch 卷积层 padding 非对称
在PyTorch中,卷积层的padding可以使用不同的方式进行填充,包括零填充、镜像对称填充和重复填充。在默认情况下,PyTorch的卷积层使用零填充,即在图像或张量的边缘填充零值。[1]
然而,有时候我们可能需要使用非对称的padding。对于非对称的padding,可以使用ReflectionPad2d或ReplicationPad2d来实现。
ReflectionPad2d会对图像或张量的边缘进行镜像对称的填充,即使用边缘像素值的镜像来填充边缘。[2]这种填充方式可以保持图像的对称性,并且在一些任务中可能会产生更好的效果。
ReplicationPad2d会对图像或张量的边缘进行重复填充,即直接使用边缘像素值来填充边缘。[3]这种填充方式简单直接,可以保持边缘像素的特征。
因此,如果需要使用非对称的padding,可以选择使用ReflectionPad2d或ReplicationPad2d来实现。根据具体的需求和任务,选择合适的填充方式可以提高模型的性能和效果。