对卷积神经网络中padding的一点理解

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 卷积神经网络 卷积层 池化层 Padding 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80369565
本文探讨了Padding在卷积神经网络中的重要作用，包括保持边界信息、调整输入尺寸一致性及维持卷积层输入输出维度一致等方面。此外还讨论了Padding在池化层中的应用。

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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）在卷积神经网络的卷积层加入Padding，可以使得卷积层的输入维度和输出维度一致。

（4）卷积神经网络的池化层加入Padding，一般都是保持边界信息和（1）所述一样。

PyTorch实战：卷积神经网络详解+Python实现卷积神经网络Cifar10彩色图片分类
master_hunter的博客
09-22 8225
PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是，框架可以类比为编程语言，仅为我们实现项目效果的工具，也就是我们造车使用的轮子，我们重点需要的是理解如何使用Torch去实现功能而不要过度在意轮子是要怎么做出来的，那样会牵扯我们太多学习时间。以后就出一系列专门细解深度学习框架的文章，但是那是较后期我们对深度学习的理论知识和实践操作都比较熟悉才好开始学习，现阶段我们最需要的是学会如何使用这些工具。
卷积神经网络中的padding理解
牛丸4
07-23 4万+
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],padding = 'same...
卷积神经网络之Padding
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01-31 790
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最新发布
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07-08 915
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像、视频、音频、时间序列）的深度学习模型。其核心思想是通过局部连接、权重共享和层次化特征提取，自动学习数据的空间或时间层次结构。生物学基础：受视觉皮层中神经元只响应局部刺激的启发数学实现：每个神经元仅与前一层局部区域连接（而非全连接）优势：大幅减少参数量（如5×5局部连接 vs 全连接）保留空间局部相关性适合处理平移不变特征原理：同一卷积核在输入的不同位置使用相同参数计算优势：参数量从O(n²
卷积神经网络——padding的理解
qq_38331273的博客
12-02 1597
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
Padding（填充） ——卷积神经网络（CNN）
m0_74042340的博客
11-27 4588
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(CNN)
一般路过底层打工人的博客
10-25 2100
介绍了卷积神经网络各层的设计、卷积的概念、卷积神经网络反向传播的计算步骤以及使用pytorch实现卷积神经网络的代码。
深入理解前馈神经网络：多层感知器和卷积神经网络
REMEMBERED1的博客
06-28 1273
这种设计一系列卷积的方法是基于经验的:从数据的预期大小开始，处理一系列卷积，最终得到适合您的特征向量。虽然这种方法在实践中效果很好，但在给定卷积的超参数和输入张量的情况下，还有另一种计算张量输出大小的方法，即使用从卷积运算本身推导出的数学公式。在本博客中，我们将探索MLP的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的MLP模型，用于将姓氏分类到其原籍国。在本博客中，我们将探索CNN的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的CNN模型，用于将姓氏分类到其原籍国。使用第一种方法，只需使用PyTorch的。
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深度学习卷积神经网络笔记 深度学习卷积神经网络是神经网络的一大应用，矩阵运算神经网络的传播都是形如 Y=WX+b 的矩阵运算。为了给矩阵运算加入非线性，...但是，需要对卷积神经网络的原理和应用有深入的理解和掌握。
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