padding参数中的SAME和VALID

最新推荐文章于 2022-11-15 16:53:34 发布
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分类专栏： 深度学习——Conv 文章标签： padding
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38896190/article/details/97751848
本文深入探讨了在Keras和TensorFlow中卷积层的padding参数设置，详细解释了'valid'和'same'两种模式的区别。'valid'模式仅进行有效卷积，忽略边界数据；而'same'模式则保留边界卷积结果，保持输出与输入形状一致。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

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 2553
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...
pytorch padding='same'
07-28
pytorch使用padding='same'，只需要from padding_same_conv import Conv2d
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”与padding = “VALID”
qq_41078023的博客
04-19 3498
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...
关于padding=’same’/’valid’
兰钧的博客
09-09 9117
设成same会自动加padding，保证输出是同样的大小。 padding = same，是指输出图像要和输入一样，至于padding是多少，是推断出来的。 可以这样理解，输出就是输入/步长，其他的padding工作API会帮你做。 输出size = （输入size-kernel size-2P）/ stride +1 padding除不尽的时候，比如2p = 1, 那么就在一边加1，一...
【tensorflow】padding 中‘SAME‘ 和‘VALID‘区别
froot的博客
04-26 612
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...
Tensorflow中conv2d的两种padding方式（SAME与VALID）选择以及与Pytorch中对比
gouchen_的博客
11-15 2591
Tensorflow和卷积中padding的一些异同，以及SAME和VALID的理解与使用
Tensorflow 中padding 的“SAME” 和“VALID” 详解
TongLau的博客
07-10 1563
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...
宏观理解TensorFlow中两种padding方式“SAME”和“VALID”
织席贩履之辈
05-25 485
多次被困在padding的选择上，网上有很多解释，有的说VALID就是padding=0，还有的说SAME就是维持卷积后的featuremap和卷积前的featuremap大小一样。 这些说法其实都不够准确，下面具体谈谈我的理解。 VALID的字面意思就是有效性，所以设计它的目的就是告诉卷积操作只对原图像的pixel进行卷积，如果最右边或最下边余下的pixels不能满足卷积核(stride>1)该方向的下一次滑动操作，则放弃掉该方向下一次滑动及其对应的卷积操作。具体计算公式如下： new_width
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。 ...
神经网络中padding的两种方式“SAME”和“VALID”
smiling614的博客
01-23 6148
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:valid和same区别
qq_34621022的博客
03-19 3697
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...
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 3606
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
Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID
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jiandanjinxin的专栏
08-24 2万+
边界补充问题 原始图片尺寸为7*7，卷积核的大小为3*3，当卷积核沿着图片滑动后只能滑动出一个5*5的图片出来，这就造成了卷积后的图片和卷积前的图片尺寸不一致，这显然不是我们想要的结果，所以为了避免这种情况，需要先对原始图片做边界填充处理。在上面的情况中，我们需要先把原始图像填充为9*9的尺寸。 常用的区域填充方法包括： 用3*3定义原始图像的尺寸，补充为9*9的尺寸，图片上的颜色只为方便观
padding=“valid“和“same“的区别以及输出尺寸计算
ruyingcai666666的博客
08-22 7297
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） ...
padding方式 valid same
ACM之路
11-29 386
padding same and valid
Allure Love的博客
10-10 207
https://www.zhihu.com/search?type=content&q=padding%3DSAME
padding valid same区别——就是是否补齐0的问题
djph26741的博客
03-09 330
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CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
Vuko_Coding Zone
10-15 963
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...
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