对卷积神经网络中padding的一点理解

最新推荐文章于 2025-09-12 17:22:37 发布
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#卷积神经网络 #卷积层 #池化层 #Padding #神经网络

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。

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。

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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
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