神经网络基础-神经网络补充概念-59-padding

概念

在深度学习中,"padding"(填充)通常是指在卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)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

python 复制代码
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())
相关推荐
寒月霜华44 分钟前
机器学习-模型验证
人工智能·深度学习·机器学习
救救孩子把1 小时前
3-机器学习与大模型开发数学教程-第0章 预备知识-0-3 函数初步(多项式、指数、对数、三角函数、反函数)
人工智能·数学·机器学习
CareyWYR1 小时前
每周AI论文速递(250908-250912)
人工智能
张晓~183399481211 小时前
短视频矩阵源码-视频剪辑+AI智能体开发接入技术分享
c语言·c++·人工智能·矩阵·c#·php·音视频
deephub2 小时前
量子机器学习入门:三种数据编码方法对比与应用
人工智能·机器学习·量子计算·数据编码·量子机器学习
AI 嗯啦2 小时前
计算机视觉----opencv实战----指纹识别的案例
人工智能·opencv·计算机视觉
max5006002 小时前
基于多元线性回归、随机森林与神经网络的农作物元素含量预测及SHAP贡献量分析
人工智能·python·深度学习·神经网络·随机森林·线性回归·transformer
trsoliu2 小时前
前端基于 TypeScript 使用 Mastra 来开发一个 AI 应用 / AI 代理(Agent)
前端·人工智能
白掰虾2 小时前
STM32N6&AI资料汇总
人工智能·stm32·嵌入式硬件·stm32n6·stm32ai
爱思德学术3 小时前
中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(软件工程/系统软件/程序设计语言):MSR 2026
人工智能·机器学习·软件工程·数据科学