[AI, 深度学习] tensorflow中padding="SAME"和"VALID"的区别

TensorFlow Padding详解
最新推荐文章于 2025-07-11 23:51:09 发布
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本文详细介绍了TensorFlow中两种常用的Padding方式：SAME和VALID。SAME会在输入的边缘填充0以保持输出尺寸不变；VALID则直接裁剪掉不足卷积核大小的部分，不进行填充。
SleepingBug
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深度学习知识点全面总结
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01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
TensorFlow深度学习框架介绍及其案例实战
AI天才研究院
08-11 660
在深度学习领域，TensorFlow是一个开源、可移植、灵活且强大的机器学习库。它可以用于构建复杂的神经网络模型，并应用于图像识别、自然语言处理等领域。本文将详细介绍TensorFlow的基础知识，包括其系统架构、基本数据类型、张量运算、图优化和自动求导等。最后，通过一些具体案例进行介绍，如文本分类、图像识别和推荐系统等，让读者对TensorFlow的应用场景更加熟练。
pytorch padding='same'
07-28
pytorch使用padding='same'，只需要from padding_same_conv import Conv2d
padding = “SAME”与padding = “VALID”
qq_41078023的博客
04-19 3510
最近在用tensorflow搭建卷积神经网络，遇到了一个比较棘手的问题，我一直理解的padding有两个值，一个是SAME，一个是VALID，如果padding设置为SAME，则说明输入图片大小和输出图片大小是一致的，如果是VALID则图片经过滤波器后可能会变小。 如下图： 从程序中可以看出我的输入是553，过滤器是333，padding设置的值是SAME，所以我一开始预想的是输出557（有7个过...
【AI深究】CNN中的零填充（Padding）与输出尺寸推导——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|原理数学推导、工程意义、实际案例及可视化代码|无填充、等长填充、自定义补零圈数
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-11 1026
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理卷积神经网络（CNN）中的零填充（Padding）与输出尺寸推导的原理、数学推导、工程意义、实际案例及可视化代码，便于直接亲身尝试。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
Padding：valid和same
为实现四个现代化奋斗
08-02 2390
卷积操作有两个问题： 1. 图像越来越小； 2. 图像边界信息丢失，即有些图像角落和边界的信息发挥作用较少。因此需要padding。 卷积核大小通常为奇数 一方面是为了方便same卷积padding对称填充，左右两边对称补零； n+2p-f+1=n p=(f-1)/2 另一方面，奇数过滤器有中心像素，便于确定过滤器的位置。 padding padding的方式： 备注 "...
Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID
mmc2015的专栏
06-08 2124
按照下面的解释，“SAME”用的比较多。same的含义是：长度除以步长向上取整。 For the SAME padding, the output height and width are computed as: out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1])) out_width = ceil(float(
TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
Vuko_Coding Zone
10-15 971
在用tensorflow写CNN的时候，调用卷积核api的时候，会有填padding方式的参数，找到源码中的函数定义如下（max pooling也是一样）： def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 源码中对于padd...
TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN
风尘浪子
03-28 3704
卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将介绍 CNN 卷积神经网络的基本原理和基础概念，卷积层与池化层的作用，并以常用的 VGG16 为例子，介绍常用模型的使用方式。把中间激活层输出图，滤波器，热力图等进行可视化分析，让大家进一步了解 CNN 的结构特征。
TensorFlow深度学习实战（24）——卷积自编码器详解与实现
盼小辉丶的博客
07-07 892
卷积自编码器是一种基于卷积神经网络结构的自编码器，适用于处理图像数据。卷积自编码器在图像处理领域有广泛的应用，包括图像去噪、图像压缩、图像生成等任务。通过训练卷积自编码器，可以提取出输入图像的关键特征，并实现对图像数据的降维和压缩，同时保留重要的空间信息。在本节中，我们介绍了卷积自编码器的模型架构，使用 TensorFlow 从零开始在 MNIST 数据集上训练了一个简单的卷积自编码器，用于去除图像中的噪声信号。
深度学习库TensorFlow的基本使用方法
AI天才研究院
08-10 427
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，它为机器学习提供了一种新的思维方式。本文将从零开始介绍TensorFlow并基于Google Colab进行使用示例，带领读者走进TensorFlow的世界。TensorFlow是一个开源的深度学习框架，它的主要特点之一就是高度模块化，即它允许用户定义任意数量的神经网络层，这些层可以以不同的组合方式搭建成不同的模型，而且整个过程完全自动化。
padding卷积的两种方式“SAME”和“VALID”
简简单单
03-26 1万+
conv2d是常用的实现卷积的，Tensorflow调用Conv的api时，常用代码如下： 查看：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/nn/conv2d tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True,...
padding same and valid
Allure Love的博客
10-10 208
https://www.zhihu.com/search?type=content&q=padding%3DSAME
padding same valid
11-15 186
conv2d是CNN中必须吃透的一个函数 函数的api说明，在tensorflow的api文档中描述如下 Padding中的SAME和VALID 文档说的很仔细，字面上就是SAME会先补零，然后再补零，Valid不会补零；补零的逻辑和data_format一致，NHWC和NCHW格式各部一样 但是还是很多人不明白，其实有个最简单的理解，VALID大小改变，SAME大小不变，为什么呢？自己好好去思考 看看实验效果 https://www.ginghan.com ...
卷积层和池化层中padding参数“SAME”和“VALID”的区别
南洲.的博客
09-04 5802
padding参数的作用是决定在进行卷积或池化操作时，是否对输入的图像矩阵边缘补0，‘SAME’ 为补零，‘VALID’ 则不补，因为在这些操作过程中过滤器可能不能将某个方向上的数据刚好处理完。 VALID 模式 inputs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (12 13) |________________|...
TensorFlow中padding卷积的两种方式“SAME”和“VALID”
热门推荐
syyyy712的博客
05-10 6万+
最近在用tensorflow搭建卷积神经网络，遇到了一个比较棘手的问题，我一直理解的padding有两个值，一个是SAME，一个是VALID，如果padding设置为SAME，则说明输入图片大小和输出图片大小是一致的，如果是VALID则图片经过滤波器后可能会变小。 如下图： 从程序中可以看出我的输入是5*5*3，过滤器是3*3*3，padding设置的值是SAME，所以我一开始预想的是...
padding方式 valid same
ACM之路
11-29 387
padding参数为 SAME 和 VALID 的区别
独钓寒江雪
09-20 7460
https://blog.youkuaiyun.com/wuguangbin1230/article/details/79218593 https://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/77519629 https://blog.youkuaiyun.com/wuzqchom/article/details/74785643 不同的padding方式,VALID...
【Tensorflow】卷积中same和vaild的区别
littlemichelle
02-21 1912
same和vaild的区别？ same是做填充，valid是舍去。 用tensorflow/keras写一个
深度学习笔记：卷积层与反卷积层解析
深度学习是现代人工智能领域中的关键组成部分，它主要通过模拟人脑神经网络的方式来处理和学习数据。在深度学习中，卷积层是构成卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的核心组件，用于特征提取。本...
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