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在深度学习中“padding”填充通常是指在卷积神经网络Convolutional Neural NetworksCNNs等神经网络层中在输入数据的周围添加额外的元素通常是零以调整输入数据的尺寸或形状从而影响输出的尺寸。
主要目的是为了解决卷积层或池化层等操作对输入尺寸的影响特别是在多层网络中希望保持尺寸的一致性。填充在图像处理中也可以用来控制滤波器的影响边界像素的程度。
填充可以分为两种常见的类型零填充Zero Padding和边界填充Border Padding。
零填充Zero Padding 在输入数据的周围添加零元素。这种填充方式常用于卷积层以控制卷积核在边界处的影响同时也能够保持尺寸的一致性。
边界填充Border Padding 在输入数据的边界处添加重复或镜像的像素。这种填充方式常用于处理边界像素以便卷积操作能够完全涵盖输入数据。
填充在卷积神经网络中起到了重要作用它可以影响输出特征图的大小进而影响网络的参数数量和计算复杂度。常见的填充方式包括 “valid”无填充、“same”保持尺寸不变使用零填充和 “full”完全填充通常用于全卷积网络。
代码实现
0填充
import tensorflow as tf# 创建一个输入张量
input_data tf.constant([[1, 2],[3, 4]])# 进行零填充
padded_data tf.pad(input_data, paddings[[1, 1], [1, 1]])print(原始数据)
print(input_data.numpy())
print(填充后的数据)
print(padded_data.numpy())
