如何在keras conv层中进行零填充?

“相同”表示零填充。目前不可能有效地填充其他常数。

当您使用 padding='valid'

当您使用 padding='same' 具有 strides=1 strides != 1.

手动 设置填充值,可能最简单的方法是添加一个 ZeroPadding2D 前一层 Conv2D

例如 ZeroPadding2D(padding=((1,2),(3,4))) ZeroPadding2D(5) 将在所有4个边框上添加5个维度。

spatial_2d_padding )

spatial_2d_padding 作用它用零填充张量。

https://keras.io/layers/convolutional/

keras.layers。ZeroPadding2D(padding=(1,1),data_format=None) 2D输入的零填充层(例如图片)。

该层可以在图像张量的顶部、底部、左侧和右侧添加零行和零列。

填充:int或2个int的元组,或2个int的2个元组的元组。 If int:对高度和宽度应用相同的对称填充。 If tuple of 2 int:解释为高度和宽度的两个不同对称填充值:(symmetric\u height\u pad,symmetic\u width\u paid)。 如果2个整数的2个元组的元组:解释为((top\u pad,bottom\u pad),(left\u pad,right\u Pab))

data\u格式:一个字符串,是“channels\u last”或“channel\u first”中的一个。输入中尺寸的顺序。“channels\u last”对应于具有形状(批次、高度、宽度、通道)的输入,而“channels_first”对应于带有形状的输入(批次、通道、高度和宽度)。它默认为Keras配置文件~/.Keras/Keras.json中的image\u data\u格式值。如果您从未设置它,那么它将是“channels\u last”。