padding参数VALID和SAME

最新推荐文章于 2020-10-15 21:42:14 发布
原创 最新推荐文章于 2020-10-15 21:42:14 发布 · 324 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

SAME：

stride=1
输出特征图和输入大小一致（例如输入75x75，输出依旧是75X75）
stride=2
输出特征图是输入大小的1/2（例如输入是76X76，输出是38X38
输入是75X75，输出是38X38（向上取整））
padding大小：((f-k)+2p)/s + 1 = f_out(根据公式可以求得p)

VALID:

没有padding的概念了
输出特征图大小： (f-k)/s + 1

#1不管是 ((f-k)+2p)/s 还是 (f-k)/s + 1 ，都是向下取整.
#2SAME时，输出特征图大小已知

在这里插入图片描述

tensorflow2.x学习笔记二十三：卷积(转置卷积)层中的padding=valid和same的区别(含ZeroPadding2D)
耐心的小黑的博客
03-20 2582
对于转置卷积和卷积，输入高宽(i)，输出高宽(o)，步长(s)，卷积核的高宽(k)(设定高宽相等都为k)满足以下关系： 1. 卷积：        padding = 'same’时，o = i/s 向上取整        padding = 'valid’时...
Tensorflow 中padding 的“SAME” 和“VALID” 详解
TongLau的博客
07-10 1594
这里写自定义目录标题Tensorflow 中padding 的“SAME” 和“VALID” 详解“SAME”“VALID”总结 Tensorflow 中padding 的“SAME” 和“VALID” 详解 最近在准备复习找工作，边实习边耍牛客网，然后刷到vivo校招的题目，里面有一个神经网络参数的计算，由于我之前一直迷迷糊糊，所以打算好好了解一下，所以就使用tensorflow 来详细了解co...
Padding:valid和same区别
qq_34621022的博客
03-19 3782
卷积中padding的作用： 1.防止图像的边界信息丢失 2.缩小图像 原理： same：采取的是补全方式，尝试在左边和右边补0，规则是左奇右偶，例如输入input_width=13，Filter_width=6，stride=5。在上面滑动的次数是3次，如图所示，输入不够0来凑。 valid：采用的是丢弃的方式，如果不够滑动一次则将剩下的数据丢弃。 计算输出公式： same: noutpu...
padding valid same区别——就是是否补齐0的问题
djph26741的博客
03-09 344
参考：https://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t If you like ascii art: "VALID" = without padding: inputs: ...
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：valid和same
为实现四个现代化奋斗
08-02 2417
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 "...
padding方式 valid same
ACM之路
11-29 407
Tensorflow2.* keras padding=valid or same ZeroPadding 边界填充设置
Forrest97的博客
05-19 1247
目录边界填充目的计算公式layers.ZeroPadding2Dpadding='valid' or 'same''valid''same' 边界填充目的 在卷积操作中有效控制特征层的size 计算公式 h'=|(h+p-k)/s| +1 其中， h’表示卷积后特征层的高 p表示上下填充的行数 k表示卷积核在高度方向上的大小 s表示滑动补上 | |表示取整 同理可得到 w’=|(w+p-k)/s| +1 layers.ZeroPadding2D layers.ZeroPadding2D可以定义padding
padding valid和same区别
06-06
"Padding valid" 和 "Padding same" 是指在卷积神经网络中的两种不同的 padding（填充）方式。 "Padding valid" 表示不进行任何填充，也就是不在输入的边缘进行补零操作，这会导致卷积后的输出尺寸比输入尺寸小。 ...
当padding为“SAME” 和 “VALID”卷积层输出尺寸的大小的计算
穿拖鞋的都是大佬
10-15 3695
我们32323的图像，用553的卷积核在图像上滑过 计算如图所示（多通道图计算请自行脑补）： 卷积之后的尺寸大小计算公式为： 其中：输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P 输出大小为NxN 在实际操作时，我们还会碰到 padding的两种方式 “SAME” 和 “VALID”，padding = “SAME”时，会在图像的周围填 “0”，padding = “VALID”则不需要，即 P=0。一般会选“SAME”，以来减缓图像变小的速度，二
padding=“valid“和“same“的区别以及输出尺寸计算
ruyingcai666666的博客
08-22 7358
padding=valid表示without padding，padding=same表示with zero padding 设输入图像尺寸为W，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P，则经过卷积层或池化层之后的图像尺寸为（W-F+2P）/S+1。 （1）如果参数是‘’SAME’’，那么计算只与步长有关，直接除以步长 W / S(除不尽，向上取整) （2）如果参数是‘VALID’,那么计算公式如上：(W – F + 1) / S （结果向上取整） ...
神经网络中padding的两种方式“SAME”和“VALID”
smiling614的博客
01-23 6176
1.padding=‘SAME‘         卷积核在进行卷积时候，假设原图是3X3,卷积核为2x2,步长为2，当向右滑动两步之后，VALID方式发现余下的窗口不到2×2所以直接将第三列舍弃，而SAME方式并不会把多出的一列丢弃，但是只有一列了就填充一列0 2.1.padding=‘VALID’         卷积核在进行卷积时候，假设原图是3X3,卷积核为2x2,步长为2，当向右滑动...
padding='SAME'与padding='VALID'的区别
钟灵宛清
03-27 677
"VALID"only ever drops the right-most columns (or bottom-most rows). "SAME"tries to pad evenly left and right, but if the amount of columns to be added is odd, it will add the extra column to the ri...
【tensorflow】padding 中‘SAME‘ 和‘VALID‘区别
froot的博客
04-26 624
根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。 我们知道，padding的方式在tensorflow里分两种，一...
tf.nn.convolution中关于padding的"VALID" or "SAME"操作
hzhj的博客
08-08 1878
tf.nn.convolution(input, filter, padding, strides=None, dilation_rate=None, name=None, data_format=None) 函数参数的解释详见该地址。本文仅对关注的padding和dilation_rate进行说明。 padding：填充算法，仅支持"VALID" or "SAME"； dilation_...
padding参数中的SAME和VALID
qq_38896190的博客
07-30 933
在keras和TensorFlow的卷积层中，存在padding参数，可设置为vaild和same 二者区别： “valid”代表只进行有效的卷积，对边界数据不处理。 “same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shape相同 ...
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,...
TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
专心扫地
05-27 424
https://blog.youkuaiyun.com/wuzqchom/article/details/74785643
卷积神经网络中same padding 和 valid padding
szj_huhu的博客
06-28 4289
The TensorFlow Convolution example gives an overview about the difference between SAME and VALID :For the SAME padding, the output height and width are computed as:out_height = ceil(float(in_height) /
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值