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问使用ZeroPadding+Convolution而不是padding='same‘的卷积
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Stack Overflow用户

提问于 2021-05-21 16:51:47

回答 1查看 18关注 0票数 0

我使用Tensorflow 2.0已经快一年了，当我在卷积中使用填充“相同”时，我在很多代码中发现了一个概念。

我见过的一些代码实现了以下功能：

 x = ZeroPadding2D(padding=(pad, pad))(x)
 x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), dilation_rate=pad,
                  use_bias=False)(x)

不是直接使用：

x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), dilation_rate=pad,
                  use_bias=False, padding='same')(x)

在卷积之前用same=‘valid’进行填充，和直接在卷积中使用padding='same‘有什么不同吗？

我猜这两种方法没有区别，那么为什么人们会使用这种方法呢？

conv-neural-network

tensorflow2.0

padding

python

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-05-22 01:19:19

绝对没有区别。

这就是证据

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, ZeroPadding2D

inputs = tf.ones((1, 5, 5, 1))
kernel_initializer = tf.keras.initializers.Constant(2)

pad = 1
x = ZeroPadding2D(padding=(pad, pad))(inputs)
x = Conv2D(
    64,
    (3, 3),
    strides=(1, 1),
    dilation_rate=pad,
    use_bias=False,
    kernel_initializer=kernel_initializer,
)(x)

y = Conv2D(
    64,
    (3, 3),
    strides=(1, 1),
    dilation_rate=pad,
    use_bias=False,
    padding="same",
    kernel_initializer=kernel_initializer,
)(inputs)

tf.assert_equal(x, y)

人们做第一个，可能是因为他们想记住公式(?)或者因为这是他们的风格选择-但这在实践中没有什么不同

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/67633655

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