概念
在深度學(xué)習(xí)中，“padding”（填充）通常是指在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNNs）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中，在輸入數(shù)據(jù)的周?chē)砑宇~外的元素（通常是零），以調(diào)整輸入數(shù)據(jù)的尺寸或形狀，從而影響輸出的尺寸。
主要目的是為了解決卷積層或池化層等操作對(duì)輸入尺寸的影響，特別是在多層網(wǎng)絡(luò)中，希望保持尺寸的一致性。填充在圖像處理中也可以用來(lái)控制濾波器的影響邊界像素的程度。
填充可以分為兩種常見(jiàn)的類(lèi)型：零填充（Zero Padding）和邊界填充（Border Padding）。
零填充（Zero Padding）： 在輸入數(shù)據(jù)的周?chē)砑恿阍亍＿@種填充方式常用于卷積層，以控制卷積核在邊界處的影響，同時(shí)也能夠保持尺寸的一致性。
邊界填充（Border Padding）： 在輸入數(shù)據(jù)的邊界處添加重復(fù)或鏡像的像素。這種填充方式常用于處理邊界像素，以便卷積操作能夠完全涵蓋輸入數(shù)據(jù)。
填充在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起到了重要作用，它可以影響輸出特征圖的大小，進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度。常見(jiàn)的填充方式包括 “valid”（無(wú)填充）、“same”（保持尺寸不變，使用零填充）和 “full”（完全填充，通常用于全卷積網(wǎng)絡(luò)）。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-659155.html
代碼實(shí)現(xiàn)
0填充文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-659155.html
import tensorflow as tf
# 創(chuàng)建一個(gè)輸入張量
input_data = tf.constant([[1, 2],
[3, 4]])
# 進(jìn)行零填充
padded_data = tf.pad(input_data, paddings=[[1, 1], [1, 1]])
print("原始數(shù)據(jù)：")
print(input_data.numpy())
print("填充后的數(shù)據(jù)：")
print(padded_data.numpy())
到了這里，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-59-padding的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
