直觉上的经验: 一件确定的事: padding 无论取 'SAME' 还是取 'VALID', 它在 conv2d 和 max_pool 上的表现是一致的; padding = 'SAME' 时,输出并不一定和原图size一致,但会保证覆盖原图所有像素,不会舍弃边上的莫些元素; padding = 'VALID' 时,输出的size总比原图的size小,有时不会覆盖原图所有元素(...
当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状来解决这种模糊性。 首先我们要认同一个前提: 大多数情况下我们都希望经过卷积/反卷积处理后的图像尺寸比例与步长相等,即输入特征图大小/输出特征图大小 = stride,也就是same模式。 所以我们只要通过添加...
当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状来解决这种模糊性。 首先我们要认同一个前提: 大多数情况下我们都希望经过卷积/反卷积处理后的图像尺寸比例与步长相等,即输入特征图大小/输出特征图大小 = stride,也就是same模式。 所以我们只要通过添加...
上面还只是进行same卷积的情况，如果考虑valid卷积，stride=2, kernel_size = 3，padding=0时，输入特征图为7*7和8*8的结果也是3*3 解决争议的办法就是 使用output_padding参数 output_padding的作用是： 当stride > 1时，Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效...
在CNN中的卷积层或池化层，涉及到padding方式的选择，即对应tensorflow中tf.nn.conv2d()与tf.nn.max_...
TensorFlow tf.nn.conv2d 在MNIST例程的卷积模型中,最关键的就是tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool两个函数, 先把引用这两个函数的代码片贴出来: 追踪tf.nn.conv2d这个函数至gen_nn_ops.py中: 可以看到tf.nn.conv2d的第一个参数x表示输入数据,是一个4-D的tensor [bath,in_height,in_width,in_channels]...
注意:反卷积是卷积的逆过程,其参数代表了正向卷积的过程,如:注意此时的参数padding="VALID"反映的是正向卷积过程不进行填充,但是在上采样反卷积过程中,是一直存在填充0的。 y2 = tf.nn.conv2d(x3, kernel, strides=[1,2,2,1], padding="SAME") ...
可见不论是'SAME', 还是'VALID'对结果没有改变,因为此时不会进行padding. 二 卷积核大小和原始图像一样的情况 input = tf.ones([1, 7, 7, 1], tf.float32) filter = tf.ones([7, 7, 1, 1], tf.float32) op1 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1,1,1,1], padding='SAME') ...
conv2d()用于实现卷积函数的计算,四个参数需要指定,input,filter,strides and padding。 官网给的定义 input:输出的参数,是一个4维tensor。shape是[batch, in_height, in_width, in_channels],其中batch表示处理的批数,比如一次处理50批数据,in_height和in_weight分别是张量的高度和宽度,in_channelss是通道数量(...
SAME:将填充应用于输入(如果需要),以便输入图像被过滤器完全覆盖并按指定步幅。对于步幅1,这将确保输出图像大小与输入相同。 注意 这同样适用于coov图层和最大池化图层 术语”valid”有点用词不当,因为如果丢弃部分图像,事情就不会变成”invalid”。有时你甚至可能想要那样。这可能应该被称为”NO_PADDING”。