padding那取值范围可以自己进行设置:属性的意义是定义元素边框和元素内容之间的空间。
在tf.nn.conv2d函数中,当变量padding为VALID和SAME,函数具体是怎么计算的呢?其实是有公式的。为了方便演示,先定义几个变量:
输入的尺寸高和宽定义成:in_height,in_width
卷积核的高和宽定义成filter_height、filter_width
输入的尺寸中高和宽定义成output_height、out_width
步长的高宽方向定义成strides_height、strides_width.
一 VALID情况:边缘不填充
输入宽和高的公式分别为:
output_width=(in_width-filter_width+1)/strides_width(结果向上取整)
output_height=(in_height-filter_height+1)/strides_height(结果向上取整)
二 SAME情况:边缘填充
输出的宽和高将与卷积核没关系,具体公式如下:
output_width=in_width/strides_width(结果向上取整)
output_height=in_height/strides_height(结果向上取整)
这里有一个很重要的知识点——补零的规则,见如下公式:
pad_height=max((out_height-1)*strides_height+filter_height-in_height,0)
pad_width=max((out_width-1)*strides_width+filter_width-in_width,0)
pad_top=pad_height/2
pad_bottom=pad_height-pad_top
pad_left=pad_width/2
pad_right=pad_width-pad_left
上面公式中
pad_height:代表高度方向上要填充0的行数。
pad_width:代表宽度方向要填充0的列数。
pad_top、pad_bottom、pad_left、pad_right分别代表上、下、左、右这4个方向填充0的行、列数。
三 规则举例
下面通过一个例子来理解一下padding规则。
假设用一个一维数据来举例,输入是13,filter是6,步长是5,对于padding的取值有如下表示:
'VALID',生成宽度为(13-6+1)/5=2(向上取整)个数字。
inputs:
(1 2 3 4 5 6) 7 8 9 10 11 12 13
1 2 3 4 5 (6 7 8 9 10 11) 12 13
12和13丢弃
'SAME',生成的宽度为13/5=3(向上取整)
Padding的方式可以如下计算:
Pad_width=(3-1)*5+6-13=3
Pad_left=pad_width/2=3/2=1
Pad_rigth=Pad_width-pad_left=2
在左边补一个0,右边补2个0
input:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 0
(0 1 2 3 4 5) 6 7 8 9 10 11 12 13 0 0
0 1 2 3 4 (5 6 7 8 9 10) 11 12 13 0 0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 (10 11 12 13 0 0)。
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