零填充（Zero-padding）
零填充（Zero-padding）：有时，在输入矩阵的边缘使用零值进行填充，这样我们就可以对输入图像矩阵的边缘进行滤波。零填充的一大好处是可以让我们控制特征图的大小。使用零填充的也叫做泛卷积，不适用零填充的叫做严格卷积。这个概念在下面的参考文献Understanding Convolutional ...
原文：全零填充（padding）
.输出特征尺寸计算 在了解神经网络中卷积计算的整个过程后，就可以对输出特征图的尺寸进行计算，如图 所示， 的图像经过 大小的卷积核做卷积计算后输出特征尺寸为 。 .全零填充 padding 为了保持输出图像尺寸与输入图像一致，经常会在输入图像周围进行全零填充，如图 所示，在 的输入图像周围填 ，则输出特征尺寸同为 。 在 Tensorflow 框架中，用参数 padding SAME 或 pad ...
2020-08-25 07:37 0 909 推荐指数：
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