keras中如何更改卷积层的 padding 模式,从 "VALID" 改为 "SAME"
时间: 2023-09-28 16:10:21 浏览: 50
在Keras中,可以通过设置卷积层的“padding”参数来更改填充模式。默认情况下,“padding”设置为“valid”,表示不进行填充。要更改为“same”填充模式,可以在创建卷积层时设置“padding”参数为“same”。示例如下:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
```
在上面的代码中,我们创建了一个包含一个具有16个过滤器和3x3内核大小的2D卷积层,并将填充设置为“same”。
相关问题
ResNet50在keras中卷积层的参数
在Keras中,使用ResNet50模型中的卷积层需要使用keras.layers.Conv2D()方法,并且需要指定一些参数。
例如,ResNet50模型的第一个卷积层使用的代码如下:
```python
x = keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2), padding='same', name='conv1')(inputs)
```
其中,参数说明如下:
- filters:卷积核的数量。
- kernel_size:卷积核的大小,可以是一个整数或者是一个元组。
- strides:卷积核在两个方向上移动的步长,可以是一个整数或者是一个元组。
- padding:填充方式,可以是 'valid' 或者 'same'。
- name:该层的名称。
在ResNet50模型中,卷积层的参数有很多,需要根据具体的层次结构和任务需求进行调整和修改。
keras中conv2d的padding能填什么
在Keras中,`Conv2D`的`padding`参数可以填写以下两个值之一:
- `'valid'`:表示不填充,仅对每个位置的输入进行卷积计算。因此,输出的大小会比输入小,大小减少了卷积核的大小减去1。如果输入的形状为`(batch_size, height, width, channels)`,卷积核的形状为`(kernel_height, kernel_width, input_channels, output_channels)`,则输出的形状将是`(batch_size, new_height, new_width, output_channels)`,其中`new_height = height - kernel_height + 1`,`new_width = width - kernel_width + 1`。
- `'same'`:表示在输入的周围填充足够的0,使得卷积后的输出大小与输入大小相同。如果输入的形状为`(batch_size, height, width, channels)`,卷积核的形状为`(kernel_height, kernel_width, input_channels, output_channels)`,则填充的大小为:
```
pad_along_height = max((height - 1) * stride[0] + kernel_height - height, 0)
pad_along_width = max((width - 1) * stride[1] + kernel_width - width, 0)
total_vertical_padding = pad_along_height // 2
total_horizontal_padding = pad_along_width // 2
```
其中,`stride`表示卷积步长。使用`'same'`填充时,填充的大小可能是奇数或偶数。如果是奇数,则在右侧或下侧填充一个额外的0,以便填充后的大小与输入大小相同。填充后的输入形状为`(batch_size, height + total_vertical_padding * 2, width + total_horizontal_padding * 2, channels)`,卷积后的输出形状与输入相同,即为`(batch_size, height, width, output_channels)`。
除了`'valid'`和`'same'`之外,还可以自定义填充方式,这需要使用`ZeroPadding2D`层来实现自定义填充。