神经网络中padding的两种方式“SAME”和“VALID”

卷积神经网络的Padding技巧
最新推荐文章于 2024-06-24 10:17:22 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-24 10:17:22 发布 · 6.1k 阅读 · 9 ·
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。

本文详细解析了卷积神经网络中两种常用的Padding方法：SAME和VALID。通过实例对比，阐述了它们在处理边界像素时的不同策略，SAME通过填充0保持输出尺寸，而VALID则直接忽略边界不足部分。

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，当向右滑动两步之后，VALID方式发现余下的窗口不到2×2时候将第三列舍弃

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 3681
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“SAME” 和“VALID” 详解
TongLau的博客
07-10 1592
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,...
pytorch padding='same'
07-28
pytorch使用padding='same'，只需要from padding_same_conv import Conv2d
关于padding=’same’/’valid’
兰钧的博客
09-09 9164
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...
padding = “SAME”与padding = “VALID”
qq_41078023的博客
04-19 3544
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...
卷积神经网络计算中valid和same的区别
最新发布
12-30
### 卷积神经网络中的Valid与Same Padding #### Valid Padding 在有效填充（`VALID`）的情况下，输入特征图不会添加任何填充。这意味着滤波器仅应用于图像的有效部分，即完全覆盖的部分。因此，输出特征图通常会比...
填充（Padding）是卷积神经网络（CNN）中一种技术，填充的主要目的是
m0_51200050的博客
06-24 1510
填充（Padding）是卷积神经网络（CNN）中一种技术，通过在输入特征图的边缘添加像素，以控制输出特征图的空间维度。
神经网络常识
qq_43761012的博客
03-14 1207
神经网络常识
padding参数中的SAME和VALID
qq_38896190的博客
07-30 927
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方式 valid same
ACM之路
11-29 405
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 2410
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=‘SAME’ or‘VALID’
qq_41044525的博客
10-24 1567
在使用Keras的时候会遇到这样的代码x = Conv2D(filters, kernel_size=5, strides=2, padding='same')(x)，与pytorch不同，keras和TensorFlow设置卷积层的过程中可以设置padding参数，vaild和same。“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sh...
TensorFlow中padding=‘SAME’的具体实现（Conv1D一维卷积）
crystal_sugar的博客
04-30 6645
https://blog.youkuaiyun.com/zyl681327/article/details/95587655?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog...
padding参数VALID和SAME
like_study_cat的博客
03-16 322
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)...
卷积操作中的 SAME padding 理解
David_jiahuan的博客
03-07 1万+
公式： 个人理解： 如果卷积时，设置padding的属性值是 SAME ，则表示【输出层尺寸 =输入层尺寸】，此时我们就可以根据上面的公式来反推出padding的值（也就是 P的值）！ 例子： ...
卷积层输出大小尺寸计算及padding为 “SAME” 和 “VALID”的计算
weixin_40964777的博客
04-22 9513
简介 卷积之后的尺寸大小计算公式为： 输入图片大小 W×W Filter大小 ...
卷积网络中的VALID与SAME
luoyexuge的专栏
11-04 3888
当padding="SAME"的时候，卷积、池化层计算大小公式为: out_height=ceil(inputheight/stride[1]) out_width =ceil(inputweight/stride[2])  跟filter，ksize大小并么有关系,只跟stride有关系 当padding="VALID"的时候，卷积、池化层计算大小公式为，跟filter
评论 3
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