卷积神经网络(CNN)-Padding介绍

在卷积神经网络(CNN)中,Padding是一种用于输入图像周围添加额外像素的技术。

在卷积操作中,我们通过滑动一个固定大小的卷积核(filter)来提取图像的特征。通过卷积操作,输入图像的尺寸会逐渐减小。在一些情况下,这种尺寸的减小可能会导致信息的丢失。

为了解决这个问题,我们可以在输入图像的周围添加额外的像素,也就是Padding。Padding的像素值通常是0。通过添加Padding,我们可以保留输入图像的尺寸,避免信息的丢失。

Padding可以有不同的方式,其中两种常见的方式是:

  1. Valid Padding:在这种方式下,不进行Padding操作,直接进行卷积操作。这种方式会导致输入图像尺寸的减小。
  2. Same Padding:在这种方式下,根据卷积核的大小,自动确定需要添加的Padding的数量。这样可以保持输入图像的尺寸不变。

Padding的使用可以提高卷积神经网络的性能和效果。它可以保留更多的图像信息,提高模型的感受野(receptive field),并且可以减少边缘像素对特征提取的影响。

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