卷积神经网络的padding（四）

原创 已于 2022-07-13 20:01:26 修改 · 349 阅读 · 0 ·
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#cnn #大数据 #人工智能

于 2022-07-13 19:35:09 首次发布
本文探讨了深度学习中为解决边缘误差而采用的边界填充技术，通过填充确保边界点的计算次数与中间点一致。同时，介绍了参数共享的概念，用于减少模型参数数量，例如在卷积神经网络中，不同位置的特征图使用相同的权重，降低计算复杂性。此外，还简要提及了池化层的作用，它能压缩特征图并保持关键信息。

边界填充

  • 弥补边缘点计算次数比中间少引起的边缘误差，使得边界点变成中间点在这里插入图片描述

计算公式

在这里插入图片描述

参数共享

  • 每个特征图的参数都是一样的，如10 * 55 * 3 有十个特征图参数，即每个特征用3层rgb提取， 所以参数总共 55*3 *10 = 750 个参数
  • 加上b的偏置项目， 10个特征有10个 所以总共参数为760个在这里插入图片描述

池化

  • 对每个特征图进行压缩，也叫压缩层，下采样。
  • 不改变特征图个数
  • 在这里插入图片描述
卷积神经网络中的padding理解
ximu__l的博客
03-11 2746
关于神经网络中的padding
卷积神经网络（CNN）-Padding介绍
jianqimingtian的博客
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卷积神经网络（CNN）-Padding介绍
卷积神经网络之padding操作
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Padding（填充） ——卷积神经网络（CNN）
m0_74042340的博客
11-27 4850
在多次卷积操作中，如果不使用填充，每次卷积都会导致输出尺寸减小，最终可能使得图像的边缘信息丢失得很快。通过适当的填充，可以减缓尺寸的减小，避免信息丢失过快。是卷积神经网络（CNN）中的一个概念，它是指在输入图像的周围增加额外的边界，以便在卷积操作中更好地处理图像边缘的信息。填充通常使用零值进行填充。在进行卷积操作时，卷积核在图像边缘处可能无法完全覆盖，导致输出图像尺寸缩小。通过填充，可以确保卷积核能够涵盖图像的边缘，从而保留更多的信息。使用填充可以减缓图像尺寸的减小，有助于在深层网络中保持足够的感受野。
卷积神经网络之Padding
QQ_2642160196的博客
01-31 820
填充能解决图像边缘的像素点（如左上角的）只被卷积一次的情况，相当于被忽略了，而中间像素点却可以被多次卷积的情况。 两种Padding方式，1）Valid：代表不填充，即P=0； 2）Same：代表填充后输出矩阵的大小与原矩阵保持一致，即P = （f-1）/2 ,其中过滤器的大小为 f X f。 ...
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卷积神经网络基础理论知识-pdf
10-04
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域发挥着重要作用。CNN的核心在于其能够自动学习数据的空间层次结构，进而进行特征提取和模式识别。它由多个层次构成，包括卷积层...
卷积神经网络pdf讲义超详细
10-18
#### 四、卷积神经网络的优化技术 **4.1 批量归一化(Batch Normalization)** - **批量归一化**：这是一种常用于加速训练过程的技术。通过标准化每批次数据的分布，可以减少内部协变量偏移问题，从而提高模型的稳定...
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卷积神经网络CNN以及几种经典模型
01-07
卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1×1的卷积层作为最终的输出）组成的一种前馈神经网络 基本概念 局部感受野(Local Receptive Fields) 一般的神经网络往往会把图像的每一个像素点连接...
卷积神经网络——padding的理解
qq_38331273的博客
12-02 1613
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_36161077/article/details/81165531 首先看一下以下代码吧！ from keras.layers import Conv2D,Dense,Flatten from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(Conv2D(filters = 32,kernel_size = [3,3],strides = [1,1],padd
卷积神经网络--padding
weixin_33725272的博客
02-20 278
1. 当padding 为VALID时： 输出宽和高的公式代码为： output_width = (input_width - filter_width + 1) / strides_width; (结果向上取整) output_height = (input_height - filter_...
动手学深度学习 - 卷积神经网络 - 7.3. Padding 和 Stride
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tang7mj的博客
04-24 1399
📘 本文对应李沐《动手学深度学习》7.3 节内容，讲解 CNN 中控制特征图尺寸变化的两个关键技术：Padding（填充）与 Stride（步幅）。
卷积神经网络的padding是什么？如何计算？
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11-21 1940
当stride = 1，dilation=1，卷积公式的输出为H_out = H_in+2p-k+1，要保证H_out = H_in,所以2p = k-1,p = (k-1)/2。假设输入尺寸是 5×5，卷积核大小是 3×3，步幅为 1。我们希望卷积操作后的输出尺寸与输入相同。根据公式推导得，P = (S(H-1)-H+K)/2,当S=2,上述例子为，P = floor[(8-4+3)/2]=3。
卷积神经网络的padding规则
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对卷积神经网络中padding的一点理解
Microstrong
05-18 1万+
padding的用途：（1）保持边界信息，如果没有加padding的话，输入图片最边缘的像素点信息只会被卷积核操作一次，但是图像中间的像素点会被扫描到很多遍，那么就会在一定程度上降低边界信息的参考程度，但是在加入padding之后，在实际处理过程中就会从新的边界进行操作，就从一定程度上解决了这个问题。（2）可以利用padding对输入尺寸有差异图片进行补齐，使得输入图片尺寸一致。（3）在卷积神经网...
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卷积神经网络padding
12-30
### 卷积神经网络中 Padding 的使用方法及作用 #### Padding 的定义与目的 Padding 是指在输入数据周围添加额外的像素层，通常这些像素被设置为零。这一操作的主要目的是为了控制输出特征图的空间维度大小以及保留...
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